新冠疫情病例预测数据集COVID-19CasesForecast-maisha22
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，病例数据，时间序列分析，预测模型，ARIMA模型，疫情趋势，流行病学，数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的新冠疫情病例数据，记录了特定地区每日新增病例数量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年4月20日开始。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可以用于分析特定地区或国家的疫情发展趋势。
数据维度：包括“Date”（日期）和“Cases”（新增病例数量）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为GC_ARIMAcsv，便于时间序列分析。
来源信息：数据来源于公开疫情报告，已进行初步整理。
该数据集适合用于时间序列分析、疫情趋势预测和数据可视化。
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、公共卫生领域的研究，如疫情传播模型构建、预测模型评估。
行业应用：可以为政府部门、医疗机构提供数据支持，尤其是在疫情趋势分析、资源调配等方面。
决策支持：支持疫情相关的决策制定，例如评估防控措施的效果、预测医疗资源需求。
教育和培训：作为时间序列分析、数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析。
此数据集特别适合用于探索疫情发展规律，预测未来病例数量，帮助用户优化决策和提升预测精度。
