新冠疫情传播预测数据集COVID-19TransmissionPredictionDataset-yihuai
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，传播预测，健康数据，时间序列，机器学习，疫情分析，公共卫生，预测模型
数据概述：
该数据集包含用于预测新冠病毒传播的数据，记录了美国各州（AL, AK, AZ, AR, CA, CO, CT, FL, GA, ID, IL, IN, IA, KS, KY, LA, MD, MA, MI, MN, MS, MO, NE, NV, NJ, NM, NY, NC, OH, OK, OR, PA, RI, SC, TX, UT, VA, WA, WV, WI）的疫情相关指标。主要特征如下：
时间跨度：未明确具体时间范围，但根据数据内容推测为疫情爆发期间的数据。
地理范围：覆盖美国各州。
数据维度：
id：样本标识符；
AL-WI：各州疫情相关指标（如确诊病例数、住院人数等，具体指标需进一步查阅原始数据）；
cli, ili, hh_cmnty_cli, nohh_cmnty_cli：与流感和社区健康相关的指标；
wearing_mask, travel_outside_state, work_outside_home, shop, restaurant, spent_time, large_event, public_transit：行为数据，反映个人防护措施、出行情况等；
anxious, depressed, felt_isolated, worried_become_ill, worried_finances：心理健康和经济状况相关指标；
tested_positive：新冠病毒检测阳性结果；
cli1, ili1, hh_cmnty_cli1：与流感和社区健康相关的指标。
数据格式：CSV格式，包含sampleSubmission.csv, covidtrain.csv, covidtest.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源待补充，可能来自政府机构、医疗机构或研究机构的公开数据。该数据集适合用于疫情传播预测、风险评估和公共卫生策略研究。
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、公共卫生学和机器学习交叉领域的学术研究，如疫情传播预测、影响因素分析、模型构建与优化等。
行业应用：为医疗健康行业、政府部门和公共卫生机构提供数据支持，特别是在疫情监测、风险预警、资源分配等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定疫情应对策略、优化资源配置，提升公共卫生服务水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和公共卫生课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解疫情传播规律，掌握预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情传播的内在规律，预测疫情发展趋势，为制定有效的防控措施提供数据支持。
