新冠疫情新增病例回归分析数据集CoronaNewCasesDatasetforRegression-sangeethachinnasamy
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，新增病例，回归分析，时间序列，疫情分析，机器学习，公共卫生，疾病传播
数据概述： 该数据集包含了关于新冠疫情新增病例的数据，旨在用于回归分析和预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年初至近期。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区。
数据维度：数据集包括每日或每周的新增病例数量，日期，地理位置信息（国家，地区），以及可能影响疫情传播的其他相关因素，如人口密度，检测率，疫苗接种率等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO），各国卫生部门，以及其他公开疫情数据平台，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生，流行病学，数据科学和机器学习等领域，尤其在疫情趋势预测，政策评估等方面具有重要价值。
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：适用于新冠疫情传播规律研究，疫情预测模型构建，政策干预效果评估等，如预测新增病例数量，分析疫情传播的影响因素等。
行业应用：可以为医疗卫生机构，政府部门，科研机构提供数据支持，特别是在疫情监测，防控策略制定和资源调配方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定有效的疫情应对措施，优化资源配置，提升公共卫生治理能力。
教育和培训：作为流行病学，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律和预测方法。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的动态变化，构建预测模型，帮助用户实现疫情趋势预测，政策效果评估等目标，为公共卫生决策提供数据支持。
