健康码的背后其实是数据

说起健康码，大家应该都不陌生，在疫情的监管与防控等方面发挥了巨大作用，那么，健康码的工作原理是什么呢，依靠一张绿码到底能不能说明问题呢？

据支付宝介绍，“健康码”的灵感来源于地铁站的“人工测温”，而根据曾经在阿里巴巴做开发的小伙伴介绍，阿里巴巴内部早在今年过年前就已经在开发用于在阿里园区通行使用的健康打卡小程序“典座”了。此后，在余杭区政府的协助下，支付宝的程序员们日以继夜地进行着健康码的开发与更新，而健康码也从开始时靠人工在线下指导居民扫码、申报的方式，逐渐完善成我们现在使用的，在支付宝端自行申请、自动生成的样子。

在差不多时间，腾讯也在其微信平台发布了“健康码小程序”。从此，在疫情高峰过去之后的“复工复产”，有了技术上的坚实保障。不过，横在人们面前的另一个问题，就是异地健康码不互认。除了支付宝和微信的健康码之外，各地都还有各自不同的健康码系统。好在国务院不久之后做出了反应，在4月29日发布了《个人健康信息码》的系列国家标准，有力地推动了不同健康码之间的统一和互认。

健康码的行程追踪更在意数据可靠性和稳定性，再加上出于对数据完整性方面的考量，健康码的数据来源很大程度上都来自于我们的手机。

而疫情最初最大的数据供应，应该是三大运营商。有些小伙伴以往在异地出游的时候会注意到，每当我没到一个新的地方，一般都会收到当地的推送短信，内容一般是欢迎，介绍当地旅游景点之类的内容。所以疫情最初，通过短信，我们可以查询到自己的漫游记录。

现在的话，整个大数据网络已经交织在一起，只要你携带了手机，或者通过在某个信息端口留下身份信息，都会被采集上传能到网络数据局云平台，然后通过一系列分析标准来判别你是否“安全”，然后反馈给你一张“码”。

比如，疫情发生的时候，在防御管控中心，也就是政府的管控中心，已经知道哪些是确诊的，哪些是疑似病人，他们的行动轨迹，接触的人群都要进行记录。这些人去过的地方、接触过的人，做一个数据采集，把这些人全部建成一个库，做好相应的标签，比如位置标签、出行时间标签、接触的人、步行的轨迹情况等等。

这样一个数据库，如果精确度越来越高，它预测后面的事情就越精确。

再比如说你的个人属性，你在网上进行购物或浏览等等，其实在我们的手机里面它有一个代码，而且这个码是唯一的。这个码就相当于你个人的一个身份ID，那么你在网上所有的行动轨迹，只要检测你这个码都是有记录的。所以这些数据的价值，在防疫过程中起到了很大作用，未来数据的价值使用也会越来越好。

我们在进行数据管控上，从这样的一张图里面就已经能够明显的看到一些非常好的成效。因为我们知道谁在什么地方是感染者，我们自己的轨迹应该怎么去回避它，这是一个。第2个，我们在过程中哪一些人是疑似的，有可能我们会接触，我们要立马进行隔离。

数据进行转换，完了之后你就会判别出来，根据你的时间、空间、传染的级别、预测的风险，全新的填报卡点的检测，企业、社区、公共场所的等级等等来进行计算，然后开始去做等级的划分。整个过程，伴随着数据的收集，整合与转换，再一次说明了当前时代数据的重要性。可以说，数据分析技术，在未来的应用会越来越广泛，掌握必备的数据分析技能，可以让我们在漫天的数据面前不再感到迷茫。

CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生，以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训，毕业推荐相关工作单位。CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课，以CDA数据分析师标准大纲要求，从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用（如：Excel、SQL、Power BI、Python等）—数据挖掘算法模型，一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发，使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员，使CDA就业班课程更符合就业要求，达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。