大数据思维在疫情中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 疫情监测与预警：通过收集和分析大量的医疗、交通、旅游等数据，可以实时监测疫情的发展态势，为政府和相关部门提供准确的疫情信息，以便及时采取防控措施。例如，通过对航班、火车等交通工具的乘客信息进行大数据分析，可以预测疫情的传播范围和速度，从而制定相应的防控策略。
2. 疫情溯源与传播分析：通过收集和分析大量的病例信息、接触史、旅行史等数据，可以快速确定疫情的起源地和传播途径，为疫情防控提供科学依据。例如，通过对社交媒体上的信息进行大数据分析，可以发现疫情的传播模式和规律，从而采取针对性的措施。
3. 疫情影响评估：通过对经济活动、就业状况、消费水平等数据进行分析，可以评估疫情对社会经济的影响，为政策制定提供参考。例如，通过对企业生产、销售、库存等数据进行大数据分析，可以预测疫情对企业的影响，从而制定相应的扶持政策。
4. 疫情应对策略优化：通过对疫情数据的分析，可以发现疫情防控中存在的问题和不足，从而优化应对策略。例如，通过对疫情数据的挖掘，可以发现疫情传播的热点区域和人群，从而有针对性地加强防控工作。
5. 疫情信息发布与传播：通过大数据分析，可以精准定位疫情信息的传播渠道和受众，提高信息的覆盖面和影响力。例如，通过对社交媒体上的用户行为进行大数据分析，可以发现哪些信息更容易被传播，从而制定相应的信息发布策略。
6. 疫情国际合作与交流：通过收集和分析全球范围内的疫情数据，可以了解各国的疫情发展情况，为国际合作提供依据。例如，通过对世界卫生组织发布的疫情报告进行大数据分析，可以了解全球疫情的发展趋势，从而制定相应的国际合作策略。
总之，大数据思维在疫情中的应用有助于提高疫情防控的效率和效果，为抗击疫情提供了有力的支持。然而，大数据的应用也面临着数据安全、隐私保护等问题，需要在确保数据安全的前提下合理利用大数据技术。
