COVID-19数据分析与机器学习数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19,数据分析,机器学习,时间序列分析,递归神经网络,疫情预测,疫情趋势
数据概述：
本数据集主要来源于约翰霍普金斯大学的COVID-19疫情数据，涵盖从疫情爆发初期至今的全球疫情动态。数据包括各国及地区的累计确诊、死亡、治愈病例数等关键指标，适用于时间序列分析和递归神经网络建模。此外，该数据集还支持其他相关数据的整合，如各国人口统计、经济状况、政府应对措施等，以提供更全面的疫情分析视角。数据集面向公众开放，但需通过教授Crowley申请访问权限或注册参加滑铁卢大学ECE 657A W20课程。
数据用途概述：
该数据集主要适用于疫情趋势分析、预测模型开发及政策评估等场景。学生和研究人员可以利用此数据集进行特征提取、数据可视化、疫情预测等任务，以理解疫情传播规律和潜在影响。同时，数据集也支持自定义任务设计，鼓励用户提出创新问题并分享解决方案。此外，数据集还支持与其他相关数据的融合，以提升分析的深度和广度。
举例：
对于ECE 657A W20课程的学生而言，可以通过分析疫情数据集来获得额外的作业评分，具体方式包括：
- 创建并分享数据处理与分析的Kaggle内核，挖掘数据中的潜在模式和趋势
- 利用其他相关数据源（如人口统计、政府政策等），丰富分析内容
- 开发预测模型，预测未来疫情发展情况，并在Kaggle上发布预测结果
- 提出并解决自定义任务，促进社区内的交流与合作
此外，我们欢迎用户建议并整合其他相关数据集，特别是关于各国疫情进展（以“自X例确诊以来的天数”为单位）、政府干预措施以及隐性感染病例数等信息的数据源。
