大数据行程卡是一种基于大数据技术，通过对大量用户行程数据进行分析和挖掘，以判断用户是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触的系统。以下是大数据行程卡判断依据的一些主要方面：
1. 行程轨迹数据：行程卡通过收集用户的行程轨迹数据，包括出发地、目的地、途经地等，以判断用户是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触。这些数据通常来源于用户的手机定位、公共交通工具、酒店预订等信息。
2. 时间戳数据：行程卡通过记录用户行程的时间戳，可以精确地追踪用户的行动轨迹，从而判断其是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触。
3. 地点信息数据：行程卡通过分析用户的地点信息，可以判断其是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触。这包括用户的居住地、工作地、学校等地点的信息。
4. 接触史数据：行程卡通过分析用户的接触史数据，可以判断其是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触。这包括用户的社交圈、同事、同学等的接触情况。
5. 行为模式数据：行程卡通过分析用户的行为模式数据，可以判断其是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触。这包括用户的购物习惯、出行习惯、消费习惯等。
6. 风险评估模型：行程卡通过建立风险评估模型，根据上述各种数据的综合分析，对用户的风险等级进行评估。风险等级越高，表示用户去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触的可能性越大。
7. 实时监控数据：行程卡通过实时监控数据，可以及时发现用户是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触。这包括用户的在线行为、通话记录、短信记录等。
8. 大数据分析技术：行程卡通过运用大数据分析技术，可以从海量的用户行程数据中提取出有价值的信息，为疫情防控提供科学依据。例如，通过对历史数据的挖掘，可以发现疫情传播的趋势和规律，从而制定更有效的防控措施。
总之，大数据行程卡的判断依据主要包括行程轨迹数据、时间戳数据、地点信息数据、接触史数据、行为模式数据、风险评估模型、实时监控数据以及大数据分析技术。这些数据的综合分析可以帮助我们更好地了解用户的行程轨迹，从而判断其是否去过疫情高风险地区或与疫情高风险地区的人员有过接触，为疫情防控提供科学依据。
