疫情大数据筛选风险人群是一项复杂而重要的任务，它需要综合运用统计学、数据挖掘和机器学习等技术。以下是一些步骤和方法：
1. 数据收集与整理：首先，需要收集大量的疫情相关数据，包括确诊病例、疑似病例、康复病例、死亡病例、疫苗接种情况、接触史、旅行史等。这些数据可以从政府卫生部门、医疗机构、社交媒体等渠道获取。然后，对这些数据进行清洗和整理，去除重复、错误或不完整的信息，确保数据的质量和一致性。
2. 特征提取：从收集到的数据中提取有用的特征，用于后续的数据分析。例如，可以提取患者的年龄、性别、职业、居住地、旅行史、接触史等信息。此外，还可以提取疫情相关的特征，如疫情发生的时间、地点、传播速度、感染率等。
3. 数据预处理：对提取的特征进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、特征选择等。缺失值可以通过插值、删除等方式进行处理；异常值可以通过箱线图、分箱等方法进行处理；特征选择可以通过相关性分析、主成分分析等方法进行。
4. 模型建立与训练：根据问题的性质，选择合适的机器学习算法或深度学习模型进行训练。常用的模型有逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在训练过程中，需要不断调整模型参数，以提高模型的预测准确性。
5. 风险人群筛选：将训练好的模型应用于实际数据，对每个个体的风险程度进行评估。根据模型的输出结果，可以确定哪些个体属于高风险人群，哪些属于低风险人群。
6. 结果验证与优化：为了确保筛选结果的准确性和可靠性，需要进行结果验证和优化。可以通过交叉验证、留出法等方法对模型进行验证，确保模型的泛化能力。同时，可以根据实际需求和反馈，对模型进行调整和优化，提高筛选结果的准确性。
7. 应用与推广：将筛选出的高风险人群及时通知相关部门和人员，采取相应的防控措施，防止疫情的传播。同时，可以将筛选结果作为疫情预警和防控的重要依据，为决策者提供科学依据。
总之，疫情大数据筛选风险人群是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素，采用多种技术和方法进行综合分析。通过有效的筛选和识别，可以为疫情防控提供有力支持，降低疫情的传播风险。
