新冠疫情全球确诊与死亡病例预测数据集COVID-19GlobalConfirmedandFatalitiesPrediction-ianmartin1992
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，疫情预测，时间序列，地理信息，病例数据，机器学习，流行病学，疫情分析
数据概述：
该数据集包含来自公开疫情报告的数据，记录了全球范围内新冠病毒（COVID-19）确诊病例和死亡病例的详细信息，以及用于预测的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始时间为2020年3月12日，结束时间未明确，但通常包含疫情爆发初期的数据。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家/地区和省/州级别的数据。
数据维度：数据集包括“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度）、“Date”（日期）、“ConfirmedCases”（确诊病例）和“Fatalities”（死亡病例）等关键字段。其中，train.csv包含历史病例数据，test.csv包含预测所需的日期和地理位置信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。数据已进行初步的结构化处理，方便直接用于分析。
来源信息：数据来源于公开的疫情报告和相关机构，已进行标准化处理，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于疫情传播趋势分析、病例数量预测、疫情风险评估等领域的研究。
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、公共卫生和数据科学领域的学术研究，如疫情传播动力学研究、预测模型构建、政策影响评估等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门和研究机构提供数据支持，特别是在疫情监测、风险预警、资源调配等方面。
决策支持：支持政府和相关机构的决策制定，例如制定隔离政策、优化医疗资源配置、评估疫苗接种策略等。
教育和培训：作为数据科学、统计学、流行病学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情数据分析方法，并进行实战演练。
此数据集特别适合用于探索疫情传播规律、预测病例增长趋势、评估防控措施效果，帮助用户实现疫情风险管理和公共卫生决策优化。
