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公安工作疫情流調(diào)大數(shù)據(jù)建模和安全分析

網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理 4期

田學(xué)成1，韓寧2

(1.國電南京自動化股份有限公司，江蘇南京211100；2.武威市公安局涼州分局，甘肅武威733000)

摘要： 根據(jù)疫情流調(diào)數(shù)據(jù)特點，建立流調(diào)數(shù)據(jù)模型量化防疫具體需求。為了快速篩選出防疫需求的數(shù)據(jù)，基于MySQL數(shù)據(jù)庫使用多條件數(shù)據(jù)查詢及過濾、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)清洗方法，并使用Python第三方庫Pandas對流調(diào)數(shù)據(jù)做時間間隔計算。最后，在此基礎(chǔ)上對模型數(shù)據(jù)做可視化處理，直觀地反映流調(diào)數(shù)據(jù)情況，并對流調(diào)數(shù)據(jù)的傳輸作了安全分析。本文數(shù)據(jù)處理方法對基層民警提高大數(shù)據(jù)處理效率有借鑒意義，對疫情防疫流調(diào)工作有重要意義。

關(guān)鍵詞： 流調(diào)數(shù)據(jù) MySQL Pandas 數(shù)據(jù)過濾數(shù)據(jù)可視化

中圖分類號： G203
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2097-1788.2022.04.005
引用格式：田學(xué)成，韓寧. 公安工作疫情流調(diào)大數(shù)據(jù)建模和安全分析[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)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

當(dāng)前國內(nèi)疫情形勢仍然嚴(yán)峻，防控正處于關(guān)鍵緊要時期，在“外防輸入、內(nèi)防輸出、動態(tài)清零”的總體要求下，開展精準(zhǔn)流調(diào)工作至關(guān)重要。疫情期間開展流調(diào)工作需要依托大數(shù)據(jù)支持，數(shù)據(jù)處理結(jié)果關(guān)乎疫情防疫政策的實施，如何對流調(diào)數(shù)據(jù)快速精準(zhǔn)的定位和篩選是地方政府疫情防疫環(huán)節(jié)中重要的一環(huán)。而目前流調(diào)數(shù)據(jù)普遍呈現(xiàn)出零碎化、非結(jié)構(gòu)化特點，導(dǎo)致公安民警在進(jìn)行流調(diào)數(shù)據(jù)處理工作時，需要投入了大量時間成本和寶貴人力。本文基于MySQL數(shù)據(jù)庫快速篩選出符合條件的數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)處理變得自動化、靈活化，提高疫情流調(diào)工作的效率，提高民警對大數(shù)據(jù)處理的工作效率，為防疫工作爭取更多時間，更好地將精力投入后期的安全防控措施中去，同時減輕基層公安民警工作負(fù)擔(dān)。本文對疫情流調(diào)數(shù)據(jù)處理方法適用于臨時情況下數(shù)據(jù)處理任務(wù)。基于流調(diào)數(shù)據(jù)特點，建立流調(diào)數(shù)據(jù)模型。圖1是流調(diào)數(shù)據(jù)處理流程。

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作者信息：

田學(xué)成1，韓寧2

(1.國電南京自動化股份有限公司，江蘇南京211100；2.武威市公安局涼州分局，甘肅武威733000)

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