每日查看疫情数据的实时播报，每看到一次心中都会感到无比的担心，因为同出行的很多人，都不会在第一时间获取信息，甚至不知道自己是不是“大家传说中的阴影携带者-B或者-2B”!
刚刚又看见一篇新闻，在寻找确定患者同出行人，看见这一串车次表，我也是心怀焦虑。
那么，如何在发现确诊者后，第一时间通知到其他人呢？我想用一些假设的数据试试看，看看能不能从逻辑上实现：全面发现+高效通知！
那么，我们就以某一人为例，我们暂时称之为王先生，来梳理下分析的逻辑。
首先，我们可以知道的是这个人是谁？那么他在什么时间，坐过什么车或者飞机呢？在轨迹大数据中，锁定一段时间范围后，以“身份证号码”进行搜索就可以啦！那么我们很快就能知道，此人在指定时间范围内，乘车情况，且知道从哪里到哪里，如下图所示：
知道这一情况后，我们需要对此车次就行重点查找，比如谁乘坐了同一交通工具，尤其是相同的车厢，那应该有好多数据吧，没关系，简单筛选下，找到符合时间维度和车次/航班维度的数据，在进行数据拓展，我们就能得到下面的结果了：
通过这一步骤，我们就能够找到与王先生乘坐同一交通工具的所有的人了，并且可以对其所处车厢进行识别，如果是同一车厢，就要重点关注了。
对了，还有一种情况，与王先生同车厢，是否在当日过次日进行转车？转机？我们可以在获取此数据后，再拓展一层，就是把“B”找到的基础上，把“2B ”也进行同步发现，我们拓展一层数据后，应该大概是这个样子……
看到这一层，应该就可以在两层范围内去找到相关联人员了，我们还可以换一种当时去查看，可以清晰一些……
那么，接下来的事情就要把如上图所示，黄色车次/航班号的全部乘车人员手机号码进行提取，这个信息在订票的时候是有保留的，通过短信自动进行发送，就可以很快将信息传给“B”和“2B”了……
不知道说清楚没有，总之，用大数据意识快速锁定目标，用移动网络高效进行传递，用大数据分析思维尽快做到提醒的义务，这样的效率就会高很多。
如果我们可以同时输入多人的身份证信息，对多人同时进行轨迹追踪及短信提醒，那么信息传递效率将会更高，稍扩展数据量后的效果如下：
特说明：本文制作图示所使用数据为简单测试样本数据，在时间，车次，航班号等并不真实存在，仅提供分析逻辑供参考。
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