百度的新冠数据报告存在问题

〖壹〗、百度发布的新冠数据报告确实存在问题，主要问题在于其现有确诊数量的计算方式存在逻辑瑕疵 ，具体表现为：计算方式不当：百度报告中提到的现有确诊数量
，是采用累计确诊减去累计治愈与累计死亡的方式来计算的。

〖贰〗 、百度发布的疫情实时大数据报告，存在问题引起关注 。某读者指出 ，现有确诊数值的计算方式存在疑问
。报告中提到的现有确诊数量
，采用累计确诊减去累计治愈与累计死亡的方式来计算。然而，这种方法在逻辑上存在瑕疵 。现有确诊数量的准确计算 ，应当是直接汇总各地的确诊病例总数
。

〖叁〗
、哈佛大学相关研究通过分析武汉医院停车场图片和百度搜索数据
，推测2019年秋季武汉已流行新冠病毒，但百度回应称该研究非常牵强和不严谨 ，并指出其数据引用和分析存在明显问题。

大数据准吗

〖壹〗、由于缺乏消费数据
，大数据难以准确判断其信用状况 。

〖贰〗 、大数据是全量数据统计，它不准 ，难道抽样数理统计结果更准吗？先回答大数据准不准的问题：可以肯定地说大数据是非常准确 地 ，这个毋庸置疑
，大数据的分析能力以及速度是非常急速的，假如你感觉大数据不准 ，那只有一个可能就是
，有人在引导你的思维
。。

〖叁〗
、大数据评分和传统征信各有特点，不能简单说哪个更准确 。大数据评分基于海量多源数据 ，能快速反映个人或企业在多方面的行为特征
。它涵盖了网络行为、消费习惯等丰富信息
，对新兴经济模式下的信用评估有独特优势。比如在一些共享经济场景中，能及时捕捉用户的使用频率 、归还情况等细节 。

〖肆〗
、大数据推送精准的原因、用户行为被判定“死板”的机理及背后的秘密 大数据推送精准的原因 大数据推送之所以如此精准 ，主要得益于信息的全面收集与高效分析。

〖伍〗 、大数据推送精准的原因
、用户行为被判定“死板 ”的机理及背后的秘密 大数据推送精准的原因 大数据推送之所以如此精准
，主要得益于信息的全面收集与高效分析
。互联网平台通过合法方式，广泛收集用户在平台上的行为数据 ，包括但不限于搜索词、浏览记录 、购买记录等显性数据
，以及访问时长、页面滚动幅度
、点击频次等隐性数据。

国内公布疫情真实死亡数,5.9万!能说服多少人?

若按0.1%死亡率计算，9万死亡对应5900万确诊 ，但首波感染规模可能更大（如部分研究估计超8亿人感染），实际死亡率可能低于模型 。若按香港0.56%死亡率计算
，9万死亡仅对应约1000万感染，与现实矛盾 ，说明地区差异需谨慎借鉴
。

从全国监测数据来看
，5月1日到31日，各级医疗机构发热门诊诊疗量从9万人次逐步上升到9万人次 ，整体仍处于低位区间。同期全国报告新增确诊病例21861例
，重症仅35例，死亡病例仅1例 ，且为基础疾病合并新冠感染的情况 。

全球每年约有32万人因溺水死亡
，其中我国约9万人，未成年人占比超过95%
。 全球数据 世界卫生组织最新统计显示 ，溺水是全球意外死亡的第三大原因
，年死亡人数约32万。部分综合统计因包含间接溺水因素（如洪水灾害），数据可能接近40万 。

全球范围：不同统计来源的数据差异较大 ，世界卫生组织曾统计全球每年溺水死亡约26万例；另有统计显示全球每年溺水相关死亡接近40万，该数据或包含非直接溺水死亡案例
。 我国范围：国家卫健委和公安部的不完全统计显示
，我国每年约有9万人死于溺水；也曾有公开数据显示我国每年约7万人死于溺水。