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bodog:大大提高了流量调整工作的质量和效率

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当新的冠状病毒确诊病例出现时,人们的第一反应是查看确诊病例发病14天前的详细活动轨迹。然而,很少有人知道这些确诊病例的轨迹是如何逐一收集和确定的。很少有人知道这群被称为“分销商”的人每天是如何完成这些追踪工作的。

郭海菊赶到疾控中心,经过简单的联系,他得知这是一个疑似阳性病例。他在做好口罩、乳胶手套、防护服和眼罩等个人防护后,进入隔离区开始工作。“这些天你去哪儿了?”你用过什么交通工具?你联系了谁?每天的行程,去过哪些地方,接触过哪些人,是否接触过可疑病例……”循环之后,同事郭海巨和的口罩被浸透了,眼镜上的雾气形成了水滴。当他们脱下防护服时,已经是凌晨五点多了。在郭海菊看来,流量调整的过程“非常顺利”。

在很多情况下,流量调节过程不是一帆风顺的。并不是所有患者或疑似病例都能密切配合调查,这也给流量调整工作带来了不少困难。现代生活节奏快,很多人都不记得前几天做了什么,更不用说半个月前的细节了。有时目标用户年纪太大了,记不起一天前发生了什么。

“会遇到各种各样的情况,真的很困难。”在当地流通工作之初没有规定的情况下,作为一名从事了12年警务工作的“老”警察,郭海举凭借自己处理电信诈骗案件的经验。提出将支付记录、监控视频等大数据结合起来进行流量调整,大大提高了流量调整工作的质量和效率。
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