本文主要探讨了大数据技术在COVID-19疫情数据分析中的应用。文章通过对除湖北外其他地区的疫情数据进行采集、预处理、可视化和分析，揭示了接触性传播是主要传播方式，以及发热是主要症状等重要结论，为疫情防控提供了科学依据。现将文中涉及的知识点详细说明如下：
1. 大数据技术的应用：大数据技术在医学领域的应用对于大规模数据集的处理和分析至关重要。特别是对于COVID-19这样的传染病疫情，数据量巨大且来源广泛，对数据实时性的要求极高。大数据技术能够有效地进行数据爬取、存储、预处理和可视化。
2. 数据采集：大数据分析的第一步是数据的采集，即利用爬虫技术从各种数据源（例如新闻媒体、政府公布的病例数据等）中收集疫情相关数据。数据采集通常涉及确定数据的URL基础地址和对应的json文件，解析网页内容，并从中提取所需的数据。
3. 数据预处理：数据预处理是一个至关重要的步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约等。在COVID-19疫情数据分析中，可能需要从病例记录中提取症状、性别、年龄、武汉居住史、密切接触人数、聚餐情况、发病日期和确诊日期等信息。预处理过程中常用的技术包括正则表达式、NLP（自然语言处理）技术以及时间序列分析。
4. NLP技术在数据预处理中的应用：自然语言处理技术能够处理文本类特征字段，如使用Jieba分词和N-gram语言模型进行特征提取。正则表达式用于提取文本中的症状或发病、确诊时间。
5. 时间序列分析：时间序列分析用于处理和预测时间序列数据。在COVID-19数据分析中，可用于疫情的动态分析和走势预测。
6. 数据可视化：数据可视化是将分析结果以直观的方式展示出来，便于决策者理解。大数据技术可将疫情数据进行可视化，例如通过图表来直观展示疫情发展情况。
7. 疫情数据分析的意义：通过对疫情数据的分析，能够揭示疫情传播的特点和规律，从而为疫情防控提供科学依据。例如，通过分析病例数据，可以发现接触性传播是最主要的传播方式，而发热是最主要的症状。
8. 疫情中的数据应用和专业指导：文章中的研究为疫情的防控提供了专业指导，通过全面的数据分析，可以辅助决策者做出更有效的防控决策，实现高效决策、快速决策乃至智能决策。
9. 研究的局限性：文章也提到了研究中存在的局限性，例如部分数据源缺乏内部区的数据，无法实现全国一次性自动爬取，这表明数据采集和处理过程中仍面临着数据源多样性和数据完整性的问题。
大数据技术在COVID-19疫情分析中的应用涉及数据采集、预处理、分析和可视化等多个环节，这一系列流程对于科学地理解疫情发展具有重要意义。通过这样的技术手段，可以为疫情防控工作提供强大的数据支撑和技术支持。
