在炎炎夏日，中暑已成为威胁公众健康的重要问题，通过大数据分析，我们可以更精准地预测中暑风险，为预防工作提供科学依据。
我们需要收集历史气象数据、人口分布、城市热岛效应等多元信息，通过机器学习算法，我们可以建立中暑风险预测模型，该模型能够分析不同因素对中暑风险的影响程度，如高温持续时间、湿度、风速等。
我们还可以利用社交媒体和健康APP等数据源，了解公众对中暑的关注度和自我保护行为，这些数据可以进一步验证和调整预测模型的准确性。
通过大数据分析，我们可以提前预警中暑高风险区域和人群，为相关部门提供决策支持，在高温天气下，可以加强户外作业人员的保护措施，增加公共场所的降温设施等。
大数据分析在预测中暑风险方面具有巨大潜力，通过不断优化模型和拓展数据源，我们可以更好地应对中暑挑战，保护公众健康。
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利用大数据分析气温、湿度及人群暴露情况，可精准预测中暑风险区域与时间点。
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