• 人口流动情况
• 密切接触者数量

• 推广疫苗接种：加大疫苗接种力度，提高疫苗覆盖率，实现群体免疫。

这些数据可以从广州市卫生健康委员会、疾控中心、医院、社区卫生服务中心等机构获取。

预测的内容包括：

• 每日治愈病例数
• 强化医疗资源保障：加强医院和医护人员的调配，确保医疗资源充足，提高救治效率。
• 各地区疫情传播的风险评估

在获取了足够的数据后，我们可以进行数据分析，从中挖掘出有用的信息。常见的数据分析方法包括：

• 空间分析：结合地理信息系统（GIS），分析不同地区的疫情传播情况，找出高风险地区。
• 加强舆情监控：密切关注社会舆情动态，及时回应公众关切，减少谣言传播。

根据大数据分析和趋势预测的结果，我们可以提出以下指导建议：

• 疫情高发期的时段预测
• 每日死亡病例数

基于历史数据和数据分析结果，我们可以进行疫情走势的预测。预测模型可以采用机器学习算法、时间序列模型等方法，结合实时数据不断优化预测结果。

通过这些数据分析方法，我们可以更全面地了解广州疫情的走势，找出影响疫情传播的关键因素。

• 提高核酸检测覆盖率：增加核酸检测点，扩大检测范围，及时发现潜在感染者。

要分析广州的疫情走势，我们需要收集相关的数据。这些数据包括但不限于：

从大数据看广州疫情走势

• 时间序列分析：通过分析每日新增确诊病例数的时间序列数据，可以发现疫情的波动规律。

通过大数据分析和趋势预测，我们可以更好地了解广州疫情的走势，并提出针对性的指导建议，为疫情防控工作提供科学支持。

• 因果分析：探究各种防控措施对疫情传播的影响程度，指导政策制定。
• 核酸检测阳性率

通过趋势预测，我们可以提前采取相应的防控措施，减少疫情对社会的影响。

• 关联分析：分析密切接触者数量与新增确诊病例数之间的关联性，预测疫情的发展趋势。

随着新冠疫情的不断发展，大数据分析成为监测、预测和应对疫情的重要工具之一。广州作为中国的一个重要城市，其疫情走势也备受关注。通过大数据分析，我们可以深入了解广州疫情的走势，从而指导相关防控措施。