新冠疫情下2021年9月TPSTPS数据集_COVID_19_September_2021_TPS_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 时间序列, 预测, 机器学习, 流行病学, 数据分析, 分层抽样, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了2021年9月新冠疫情期间的临床和流行病学相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年9月。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括与新冠疫情相关的临床指标、病例数据、以及可能用于预测的变量。
数据格式：CSV格式，文件名为StratifiedKFold_SEP2021_TPS.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行整理和标准化处理。
该数据集适合用于新冠疫情相关的预测模型构建和数据分析。
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、医学研究和公共卫生领域的学术研究，如疫情传播预测、病例风险评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病预测、资源分配等方面。
决策支持：支持公共卫生机构的决策制定，帮助优化疫情防控策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和流行病学课程的辅助材料，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新冠疫情的传播规律与影响因素，帮助用户实现疫情预测模型的构建，提升预测精度和决策效率。
