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多个省份在2月10日起陆续复工，但在疫情尚未完全解除的背景下，返工潮带来的人员流动给人口迁入大省带来了病毒输入压力。利用大数据分析和防控措施，成为疫情阻击战中的关键武器。

返工潮虽然规模较往年有所减小，但仍涉及上亿人次的人口流动，人口流动带来的感染风险不容忽视。根据大数据与疫情地图对比分析，新冠肺炎确诊病例的城市分布与流动人口规模存在显著相关性。

在返工潮期间，广东省成为全国热门迁入地，迁入比例从2月7日的15%左右提高至2月9日的26.59%，远超其他省份。按城市来看，东莞市迁入比例最高，达到5.92%，其次是深圳市、广州市、上海市和北京市，迁入比例分别为5.47%、5.16%、4.93%和3.64%（数据截至2月9日）。

热门迁入城市前五名中，广东省占据了3个名额。大量人员流入对疫情防控提出了极大的压力。以上海为例，返工人员主要来自江苏南通、安徽阜阳、河南信阳等地。中泰证券研究所的报告显示，在返工潮热门城市中，深圳的压力最大，其次是东莞、上海、广州、苏州、北京、杭州、宁波、温州、佛山等城市。

浙江省在疫情防控中依托大数据，采用"大数据+网格化"方法研判疫情，提前预测疫情发展趋势，指导医疗资源调度。大数据分析出人群聚集热点分布和跨区域流动信息，为疫情防控提供了重要支持。通过数据回溯分析，及时发现疑似病患和密切接触者，有助于隔离和切断传染源。

在这场疫情阻击战中，大数据展现出显著优势，无论是追踪病例来源还是帮助疫情研判，都发挥了关键作用。未来，大数据将在疫情防控中贡献更多力量。

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