综述
谷歌流感预测--大数据在公共卫生领域的尝试
中华预防医学杂志, 2015,49(6) : 581-584. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2015.06.026
摘要

谷歌流感预测(Google Flu Trends,GFT)是大数据在公共卫生领域的首次尝试,自2009年上线以来,受到了各方的广泛关注。上线初期,GFT预测结果与美国CDC数据高度相关,但随后GFT未能预测到2009年甲流大流行,并在2012-2014年季度持续高估了美国流感的流行态势。自2009年以来,GFT模型经过3次升级,其预测偏差得到了有效纠正。本文综述了GFT模型预测流感的原理,模型升级的策略,及其对公共卫生的意义。

引用本文: 邹晓辉, 朱闻斐, 杨磊, 等.  谷歌流感预测--大数据在公共卫生领域的尝试 [J]. 中华预防医学杂志,2015,49( 6 ): 581-584. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2015.06.026
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21世纪是大数据的时代,大数据也称巨量数据,指利用常规工具无法获得、储存、处理和分析的数据集合,常常需要一系列的技术和手段整合才能挖掘其内部价值,具有多样性、复杂性和数据量庞大的特点[1]。这种定义非常主观,因为你无法定义数据量超过多少即为大数据。我们只能确定,随着技术的进步,大数据包含的内容也会不断扩大。

 
 
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