美国县区COVID-19感染情况与年龄分组数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 疫情分析, 年龄分组, 地理分布, 时间序列, 疫苗接种, 美国县区
数据概述
本数据集提供了美国3,142个县区的COVID-19感染情况、年龄分组人口比例以及疫苗接种率的详细信息。数据时间范围从2020年3月1日到2021年12月27日，涵盖每日COVID-19感染病例、疫苗接种率以及不同年龄分组的人口比例。数据中的年龄分组包括8个子组：0-4岁、5-17岁、18-29岁、30-39岁、40-49岁、50-64岁、65-74岁和75岁及以上。此外，数据还包括了与时间相关的特征，如每周的正弦函数（用于表示时间周期性）。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 疫情趋势分析：通过分析不同年龄分组的感染率，研究COVID-19在不同人群中的传播特点。
2. 疫苗接种效果评估：结合疫苗接种率数据，评估疫苗对不同年龄群体的有效性。
3. 政策制定支持：为公共卫生政策的制定提供数据支持，例如针对特定年龄群体的防疫措施。
4. 学术研究：可用于时间序列建模、机器学习分析，研究COVID-19传播模式及其影响因素。
5. 公共卫生监控：实时监测疫情动态，预测疫情发展趋势。
字段定义
以下是数据集中主要字段的说明：
- Age Groups
- 类型：静态特征
- 更新频率：一次性
-
描述：每个县区在8个年龄分组中的人口比例（包括0-4岁、5-17岁、18-29岁、30-39岁、40-49岁、50-64岁、65-74岁和75岁及以上）。这些数据用于分析不同年龄群体在疫情传播中的作用。
-
Vaccination Full Dose（Series_Complete_Pop_Pct）
- 类型：观测特征
- 更新频率：每日
-
描述：每个县区完全接种疫苗（已完成两剂疫苗或单剂疫苗）的人口比例。数据反映了疫苗接种覆盖率，可用于研究疫苗对疫情传播的影响。
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SinWeekly
- 类型：已知未来特征
- 更新频率：每日
-
描述：每周的正弦函数值，表示时间的周期性变化，用于时间序列建模中的周期性特征。
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Case
- 类型：目标变量
- 更新频率：每日
-
描述：每个县区的COVID-19每日感染病例数，是数据集的核心目标变量，用于分析疫情传播趋势。
-
Date
- 类型：时间戳
- 更新频率：每日
- 描述：数据记录的日期，用于时间序列分析和事件追踪。
数据特征
- 时间范围：2020年3月1日至2021年12月27日。
- 地理范围：涵盖美国3,142个县区。
- 数据类型：包含静态特征（如年龄分组人口比例）、动态特征（如每日疫苗接种率）和目标变量（如每日感染病例）。
- 数据粒度：县区级，提供较为细致的地理分布数据。
- 时间粒度：每日更新，支持时间序列分析。
应用场景
1. 学术研究：利用深度学习方法（如Temporal Fusion Transformer）分析不同年龄组对COVID-19传播的影响。
2. 公共卫生：为疫情预测、疫苗接种策略和防疫措施提供数据支持。
3. 政策制定：帮助政府和卫生部门制定针对特定年龄群体的防疫政策。
4. 教育与培训：可用于教学和培训，帮助学习者理解疫情传播的动态规律和数据分析方法。
数据价值
该数据集通过结合人口年龄结构、疫苗接种率和COVID-19感染病例，为深入研究疫情传播提供了全面的数据基础。通过对不同年龄组的敏感性分析，研究人员可以识别出对疫情传播影响最大的群体，从而为公共卫生决策提供科学依据。同时，数据的高时间分辨率和地理覆盖范围使其适用于多种研究和应用需求。
此数据集旨在为研究者和从业者提供一个标准化、全面的COVID-19疫情分析框架，帮助更好地理解疫情传播机制及其影响因素。
