这次南京疫情预测为何能精准到个位数，大数据专家给出的时间表背后有着硬核支撑？
大数据模型如何炼成
黄宜华团队的预测方法不是毫无根据产生的，去年武汉疫情期间，该团队就启用大数据技术去剖析疫情走向，他们接连发布了将近百份疫情分析报告，对于国内疫情结束时刻以及最终病例数量的推测和实际数据极为相符，这样的实战检验促使他们的模型持续完善，后来在分析国外疫情时又历经了多次验证以及修正。
今年7月，南京疫情出现暴发情况后，团队马上启动了数据分析工作，他们每日收集官方所发布的病例数据，将其与南京所采取的全员核酸检测、流调追踪等防控措施相结合，运用数学模型去模拟病毒传播的轨迹，此方法的核心要点是把政府防控力度当作关键变量输入到模型当中，并非单纯地进行数学推算。
拐点判断有数据支撑
7月27日，南京新增了47例确诊病例，之后黄宜华团队在当天就做出了判断，认定这极有可能是本轮疫情的高峰。第二天，新增病例数量降至18例，到了第三天，仅仅只有13例，连续两天的大幅度下降证实了他们的判断。这种迅速下降与武汉疫情时期的经验相契合，表明严格的管控措施正发挥着作用。
经过参与团队的分析得出这样的结论，即第一轮全体人员的检测行为，成功地将数量众多的已经受到感染的人员查找了出来，而第二轮检测又筛选出了不少之前未被发现的遗漏人员。当进入到第三轮检测阶段的时候，其主要展开的任务便是针对那些零散出现的发病案例进行排查。像这样一层一层逐步进行筛查的行为方式，使得疫情传播的链条得以被迅速地切断。
两百多例的总量意味着什么
依据预测，南京这一轮疫情最终累计的病例处于250至300人之间 ，此数字置于国内近期的几轮局部疫情里属于中等规模 ，从而表明南京的反应速度以及管控力度都颇为到位。自7月20日察觉到首例病例后 ，南京在一周之内就达成了两轮全员核酸检测。
依照病例分布来观察，在早期时候，主要是集中于禄口机场以及与之相关的人员身上，到了后期，扩散至社区，然而范围是有限的。这证实了机场工作人员的集中隔离以及重点区域的封控举措起到了对疫情外溢进行阻止的作用。要是能够在一周左右达成基本清零，那么对于社会运行的影响将会降低到最低程度。
三轮检测的关键作用
黄宜华着重突出全员核酸检测所具备的威力，第一轮检测于7月21日开始启动，在两天时间内便覆盖了900多万人，快速锁定为数众多的感染者 ，第二轮检测将传播空间进一步予以压缩；第三轮检测乃是对整个防控体系展开全面检验，要是新增病例持续呈现下降态势，这就证明社会面已然基本处于干净状态。
这种呈拉网样式、全面仔细筛选排查的行为，是需要耗费规模极大的人力以及物力资源投入的呢。南京方面发动、组织了数量达到几万之多的医护工作者以及社区工作者，设立、布置了数量多达几千个的样本采集地点。检测能力实现了快速的提升，这使得大规模的细致审查得以具备成为可能的条件，从原本每日能够检测几十万人的样本数量提升到了可以检测几百万人的样本数量，进而为早日迅速实现疫情清零的目标提供了技术层面的有力保障。
数据准确是预测前提
团队于报告里特地增添了一项前提条件，即若不在数据不准确等意外状况出现的情形下。此一提醒颇为关键，鉴于就算是再好的模型也无法脱离真实可靠的基础数据。南京每日所公布的病例数字源自实验室检测以及流行病学调查，只要该链条不存在问题，预测便能够维持准确。
于实际操作期间，时不时会存有检验结果延后或者统计口径变动的情形。比如说某一日忽然增添一批既往病例，又或者将无症状感染者转归纳入计算，均会对短期数据造成影响。然而从拉长的时间维度去审视，这些波动并不会对总体趋势的判断产生影响。
科学决策的价值体现
供政府部门参考的黄宜华团队的预测报告，在第一时间被提供出来。这种产学研结合的模式，使得大数据技术能够直接服务于疫情防控决策。政府能够依据趋势预判来调配资源，像在预计拐点出现以前就准备好降级管控措施，在预计清零时间前安排复工复产。
从武汉至南京，此套预测办法已然较为成熟，它可助力决策者心中有数，明晰大约还得坚持多久，需投入多大程度的力度，对于普通市民而言，这般的预测同样能够使大家瞧见希望，增强配合防控的信心。
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