大数据技术在密切接触者信息查询中发挥着重要作用，通过收集、存储和分析大量数据，可以快速准确地识别出密切接触者。以下是大数据是如何查出来的密切接触者信息的详细步骤：
1. 数据采集：首先，需要从各个渠道收集大量的数据，包括病例的基本信息、行程轨迹、接触史、核酸检测结果等。这些数据可以从政府发布的疫情信息、医疗机构的记录、社交媒体、通信运营商等多个来源获取。
2. 数据清洗：收集到的数据可能存在缺失值、错误值等问题，需要进行数据清洗，如去除重复数据、填补缺失值等，以确保后续分析的准确性。
3. 数据整合：将来自不同渠道的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库。这可以通过数据抽取、转换和装载（ETL）工具实现。
4. 数据分析：利用大数据技术对整合后的数据进行分析，找出密切接触者的特征，如年龄、性别、职业、居住地等。这可以使用统计分析方法、机器学习算法等技术实现。
5. 模型建立：根据分析结果，建立预测模型，如基于时间序列的分析模型、基于聚类的分类模型等。这些模型可以帮助我们预测密切接触者的出现时间和地点。
6. 实时监控：通过部署在线监测系统，实时收集和处理数据，及时发现新的密切接触者。这可以使用大数据分析平台、物联网设备等技术实现。
7. 信息发布：将查询结果及时发布给相关部门和公众，以便采取相应的防控措施。这可以通过短信、邮件、社交媒体等多种渠道实现。
8. 持续优化：根据实际效果和反馈，不断优化模型和流程，提高查询准确率和效率。这需要定期收集用户反馈、分析数据效果、调整模型参数等。
总之，大数据技术在密切接触者信息查询中起到了关键作用。通过高效的数据采集、清洗、整合、分析和模型建立，我们可以快速准确地识别出密切接触者，为疫情防控提供有力支持。
