新冠疫情死亡人数预测数据集COVID-19MortalityPredictionDataset-nicholasbtran
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 死亡人数, 流行病学, 时间序列分析, 预测模型, 公共卫生, 人口统计, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国疾病控制与预防中心（CDC）的关于COVID-19死亡人数的统计数据，旨在用于预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集的时间范围从2020年初到2021年。
地理范围：数据主要覆盖美国，按HHS区域、种族和年龄组进行细分。
数据维度：包括每周的死亡人数、COVID-19相关死亡人数、总死亡人数、年龄组、种族和族裔群体、HHS区域等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和建模。
来源信息：数据来源于美国CDC，经过整理和结构化，以方便进一步的分析和预测。
该数据集适合用于流行病学研究、死亡率分析和预测模型构建。
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：适用于公共卫生领域的学术研究，如COVID-19疫情对不同人群的影响、死亡率趋势分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疫情预测、资源分配和公共卫生政策制定方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构进行疫情风险评估，优化医疗资源配置和制定应对策略。
教育和培训：作为流行病学、数据分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入了解疫情数据分析。
此数据集特别适合用于探索COVID-19疫情的死亡人数规律、预测未来死亡趋势，并评估不同人口群体的受影响程度，从而支持更有效的公共卫生决策。
