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专家和大数据对疫情的预测哪个靠谱?
专家和大数据对疫情的预测，有职业素养专家的综合判定相对更靠谱。以下是对这一结论的详细阐述：大数据预测的本质与局限性：大数据本身并不能直接说明任何问题，它必须依靠专家或模型进行解读。大数据预测的过程通常是专家先建立模型，用已有的历史数据去训练这个模型，然后再用当前的数据输入模型，以获取预测结果。
与专家预测的对比：专家预测的局限性：经济学家依赖模型和数据，但模型可能忽略非线性因素或突发冲击（如疫情、地缘政治）。此外，专家预测可能受政策导向或利益集团影响。性产业指标的客观性：性产业从业者收入变化不受主观因素干扰，能更纯粹地反映经济基本面。
然而，在2013年流感高峰期，谷歌的预测结果与实际疫情相差甚远，准确率仅为实际数字的约七分之一。这一失败的原因在于算法未能充分考虑多种因素，如搜索词汇的多样性等。
为疫情防控决策提供了有力支持，同时也为公众参与疫情防控提供了便捷的信息服务。例如，通过地图大数据预测人流趋势，智能呼叫平台辅助社区筛选，以及预约和智能问诊等应用，都体现了互联网与大数据结合在抗疫方面的巨大潜力。
兰州大学的全球疫情预测系统，就是在SIR传染病模型之上，进行了参数的优化，从而可以达到预测疫情的目的。兰州大学的全球疫情预测系统对于河北疫情的预测，和实际情况就是很接近。所以这个系统的准确性，还是很可靠的。大数据的作用SIR传染病模型其实是一个很常见的传染病模型，这个模型的变形也是很多。
对于个体而言，彼此之间差异巨大，大数据的预测结果只能作为参考，而非决定性的因素。例如在预测流感疫情时，只能从整体上把握疫情的发展趋势，无法精确预测每个个体是否会感染。基于经验，对偶发事件无能为力：大数据是基于经验的，只有过去发生过的事情，才有可能被纳入数据范围进而用于预测。
百度的新冠数据报告存在问题
缺乏基础校验：现有确诊数值异常（远超合理范围）本应通过简单对比（如与分地区数据总和）被快速识别，但长期未修正，说明数据审核流程存在漏洞。用户反馈响应不足：若百度未建立有效的用户反馈机制，或对数据问题重视不够，可能导致类似错误持续存在。
统计数据的客观性与实际情况的差距 客观性与实际情况：虽然中国政府不存在故意低估新冠 亡人数的问题，但客观上统计数据与实际情况可能存在差距。这主要是由于形势的不断变化，以及中国官方判断的调整所致。
新冠疫情大数据实时报告不见了是由于国家已经关闭了这方面的查询小程序。根据查询相关公开信息显示：国家对外公布，现在已经是放开政策了，则这方面的数据就不会再进行统计了，就查不到疫情最新消息。
三年青柠成就回顾中关于新冠流行损害评估的核心结论是： 亡病例数存在局限性，超额 亡是更可靠的评估指标；A市因数据缺失难以准确评估，但推断其新冠流行损害极为严重，可能远超常规重灾区水平。具体分析如下： 亡病例的局限性： 亡病例数不能准确反映新冠流行的实际损害。
数据代表性不足：百度搜索量可能受多种因素（如季节性疾病、媒体报道）干扰，无法直接等同于疫情传播。因果关系推导薄弱：停车数据异常可能与医院日常运营、患者就诊习惯变化相关，缺乏直接证据支持与新冠的关联。学术规范性争议：部分学者认为，此类研究需更严谨的统计模型和交叉验证，而非简单依赖单一数据源。
综合不同渠道信息：新冠疫情在中国的 亡人数统计因统计方式和时间范围不同存在差异，主要集中在4，636人至约32万人区间。 官方累计报告数据国家卫健委统计：截止2023年初，累计新冠 亡病例约4，636人，此数据随疫情发展和统计调整可能变化。
说新冠又来了,此消息是否真实可靠
1、所以说“新冠又来了”并非毫无根据的假消息，但我们也不用过度恐慌。
2、新冠疫情的情况会动态变化，不能简单判定“新冠又来了”这一消息是否真实可靠。一方面，新冠病毒持续存在，在人群中可能会有一定规模的传播。一些地区可能因人员流动、季节等因素出现病例增多情况，相关监测也显示仍有感染发生。另一方面，不同渠道发布的这类消息真实性参差不齐，部分可能存在夸大、不实表述。
3、新冠再次出现的消息是真实的。新冠病毒一直存在，只是随着时间推移其流行态势发生了变化。 病毒特性：新冠病毒具有不断变异的特性，这使得它持续存在于自然界和人群中。在一些地区，可能会有散发病例出现，或者因新的变异株导致一定范围的传播。
4、新冠是否又开始活跃需要结合具体情况和权威信息来判断。从近期的监测情况来看，新冠病毒在一些局部地区有活动增强的表现。 监测数据层面国家疾控局发布的相关数据显示，部分地区新冠感染人数有所上升，病毒核酸检测阳性率也有波动，提示病毒在一定范围内存在传播。
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