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公安工作疫情流调大数据建模和安全分析
网络安全与数据治理 4期
田学成1,韩 宁2
(1.国电南京自动化股份有限公司,江苏 南京211100;2.武威市公安局凉州分局,甘肃 武威733000)
摘要: 根据疫情流调数据特点,建立流调数据模型量化防疫具体需求。为了快速筛选出防疫需求的数据,基于MySQL数据库使用多条件数据查询及过滤、数据分组、数据清洗方法,并使用Python第三方库Pandas对流调数据做时间间隔计算。最后,在此基础上对模型数据做可视化处理,直观地反映流调数据情况,并对流调数据的传输作了安全分析。本文数据处理方法对基层民警提高大数据处理效率有借鉴意义,对疫情防疫流调工作有重要意义。
中图分类号: G203
文献标识码: A
DOI: 10.19358/j.issn.2097-1788.2022.04.005
引用格式: 田学成,韩宁. 公安工作疫情流调大数据建模和安全分析[J].网络安全与数据治理,2022,41(4):31-36.
Big data modeling and security analysis of epidemic situation investigation in public security work
Tian Xuecheng1,Han Ning2
(1.Guodian Nanjing Automation Co.,Ltd.,Nanjing 211100,China; 2.Liangzhou Branch of Wuwei Public Security Bureau,Wuwei 733000,China)
Abstract: In this paper, the original data model is established according to the epidemic flow survey data to quantify the specific needs of epidemic prevention. Based on the MySQL database, multi-condition data filtering,grouping and data cleaning methods are used, and Pandas, a third-party Python library, is used to filter the epidemiological data. The purpose is to quickly screen the data required for epidemic prevention. Finally, the model data is visually processed to intuitively reflect the epidemiological data. And the security analysis of the transmission of the flow modulation data is made.The data processing method in this paper can be used by grass-roots police to improve the efficiency of big data processing, and is of great significance to epidemic prevention and epidemic control.
Key words : epidemiological data;MySQL;Pandas;data filtering;visualization

0 引言

当前国内疫情形势仍然严峻,防控正处于关键紧要时期,在“外防输入、内防输出、动态清零”的总体要求下,开展精准流调工作至关重要。疫情期间开展流调工作需要依托大数据支持,数据处理结果关乎疫情防疫政策的实施,如何对流调数据快速精准的定位和筛选是地方政府疫情防疫环节中重要的一环。而目前流调数据普遍呈现出零碎化、非结构化特点,导致公安民警在进行流调数据处理工作时,需要投入了大量时间成本和宝贵人力。本文基于MySQL数据库快速筛选出符合条件的数据,将大数据处理变得自动化、灵活化,提高疫情流调工作的效率,提高民警对大数据处理的工作效率,为防疫工作争取更多时间,更好地将精力投入后期的安全防控措施中去,同时减轻基层公安民警工作负担。本文对疫情流调数据处理方法适用于临时情况下数据处理任务。基于流调数据特点,建立流调数据模型。图1是流调数据处理流程。





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作者信息:

田学成1,韩  宁2

(1.国电南京自动化股份有限公司,江苏 南京211100;2.武威市公安局凉州分局,甘肃 武威733000)


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