COVID-19疫情预测与死亡病例数据集COVID-19PandemicPredictionandFatalityDataset-solyoh21
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 疫情预测, 死亡病例, 时间序列分析, 流行病学, 机器学习, 预测模型, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含与COVID-19疫情相关的预测和实际病例数据，记录了全球范围内的确诊病例数和死亡病例数。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2020年1月22日开始的疫情发展时间段。
地理范围：数据包含全球范围内的国家和地区，以及部分地区的省份或州。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
Id：病例的唯一标识符。
Province_State：省份或州（如果适用）。
Country_Region：国家或地区。
Date：病例发生日期。
ConfirmedCases：确诊病例数。
Fatalities：死亡病例数。
ForecastId：预测标识符。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。数据来源于公共卫生机构和相关科研机构的报告，经过了初步的收集和整理。
该数据集适合用于疫情传播趋势分析、病例预测、死亡率评估以及公共卫生政策研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于流行病学、公共卫生、时间序列分析等领域的研究，如疫情传播模型构建、预测准确性评估等。
行业应用：为医疗卫生机构、政府部门提供数据支持，尤其是在疫情监测、风险评估、资源分配等方面。
决策支持：支持公共卫生政策制定，帮助政府和机构更好地应对疫情，优化防控措施。
教育和培训：作为流行病学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势、评估不同地区的疫情应对效果，以及预测未来的病例和死亡人数，从而为制定有效的干预措施提供数据支持。
