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跨界知识聚会系列文章，“知识是用来分享和传承的”，各种会议、论坛、沙龙都是分享知识的绝佳场所。我也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议，向大家展示我所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的，把知识分享出来，你才能收获更多。

关于作者

• 张丹，数据分析师/程序员/Quant: R,Java,Nodejs
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前言

近期疫情的反复不断，让北京和上海2个超大城市也受到疫情影响。居家办公，远程开会，已经成为了生活的常态。在这样的背景下，我学习了一些传染病的知识，理解国家坚持动态清零政策的布局，是非常有必要的。

使用R语言结合传染病领域前辈们的专业经验，可以让我们快速上手跨学科的领域，并模拟疫情传播的场景。通过本次分享让大家能感受到疫情传播的可怕，以及我们需要积极的面对，和科学的预防。

目录

1. 我分享的主题：用R语言解读传染病模型
2. 会议体验和照片分享

1. 我分享的主题：用R语言解读传染病模型

本次分享的主题，用R语言解读传染病模型。新冠疫情几次变异，极大地影响着我们的正常生活和工作。特别是2022年2月以来的Delta变异株感染，在上海和北京这种人口超大型城市中，有着超强的传染力。政府防疫工作的强力介入，隔离和居家已经是常态了，有新闻指出Delta变异株感染1人可传9人。

在流行病学领域，有几种不同传染病的传播模型，可以模拟病毒的传播过程。本次分享将使用R语言，来给大家演示病毒传播的过程。了解了病毒传播的逻辑，能让我们更加坚定战胜病毒的决心。本次分享的PPT和代码，我上传到了github：https://github.com/bsspirit/infect。

我主要为分5个部分进行介绍：

1. 传染病模型原理：自由增长模型、SI模型、SIS模型、SIR模型
2. 用R语言手动实现
3. 基于EpiModel包的自动化实现
4. 如何获取新冠数据
5. 北京的数据带入模型预测

在传染病领域，有4种最基本的传染病模型，分别是自由增长模型、SI模型、SIS模型、SIR模型，这4个模型，分别涉及到现实从得病到治愈再到得病等的病人的状态，通过状态转移人数在计算传播效率。这4个模型，都是可以通过微分方程进行求解的，所以我们可以手动撸代码来计算。具体使用可参考：用R语言解读传染病模型 。

当然在R语言中，传染病领域专家也提供了，专门的工具包来帮助我们解决传染病的计算和模型的问题，这就是EpiModel包。 EpiModel，提供了用于模拟和分析传染病动力学数学模型的工具，支持的流行病模型类包括确定性隔间模型、随机个体接触模型和随机网络模型。疾病类型包括有和没有人口统计的 SI、SIR 和 SIS 流行病，具有可用于扩展的实用程序，以构建和模拟任意复杂性的流行病模型。 网络模型类基于在 R 的 Statnet 软件套件中实现的时间指数随机图模型 (ERGM) 的统计框架。具体使用可参考：专业工具EpiModel解读传染病模型 。

2. 会议体验和照片分享

本次活动是微软直通车的活动，主要由微软MVP给大家进行一些技术分享，我们不讲虚的都是干活，边讲PPT，边撸代码。

本次会议报名页： https://mp.weixin.qq.com/s/AXbQO718ZwfYhJ–6bGKyA

2.1 会议主题

MVP嘉宾代表团：由 3位MVP组成，郝冠军，卿毅，张丹。

张丹，用R语言进行量化文本分析，像结构化数据一样来管理文本，PPT下载

新冠疫情几次变异，极大地影响着我们的正常生活和工作。特别是2022年2月以来的 Delta 变异株感染，在上海和北京这种人口超大型城市中，有着超强的传染力。政府防疫工作的强力介入，隔离和居家已经是常态了，有新闻指出 Delta 变异株感染1人可传9人。

在流行病学领域，有几种不同传染病的传播模型，可以模拟病毒的传播过程。本次分享将使用R语言，来给大家演示病毒传播的过程。了解了病毒传播的逻辑，能让我们更加坚定战胜病毒的决心。

卿毅，Dynamics 365 与 Power Platform 的集成

低代码/零代码是现在企业数字化转型非常重要的一环。在 Microsoft Build 2022 上，微软发布了 Microsoft 智能数据平台，开发者可以通过低代码连接 Microsoft 智能数据平台的上的数据场景 ，低代码/零代码时代不是取代开发人员 ，而是让通过低代码的方式和 Dynamics 365 业务系统一起创建针对混合办公的协作应用。

郝冠军，.NET 与 Visual Studio 的最新更新

来自产品经理和一线开发人员的一手信息。长年奋战在一线的开发者。目前关注于前端和微服务领域。Angular 技术热爱者，《ASP.NET 本质论》作者。

2.2 相关照片

霸姐，微软MVP大中华区项目负责人。

康康，微软MVP项目助理。

感觉线上的分享还是没有线下分享体验好，似乎少一些沟通的氛围。最后，整个分享结束，感谢组织者刘力科，感谢霸姐支持也都辛苦啦。

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