新冠疫情预测病例与死亡人数数据集COVID-19ForecastCasesandFatalities-halimtannous
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 疾病传播, 死亡率, 时间序列分析, 数据预测, 流行病学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含与新冠疫情相关的预测数据，记录了预测的病例数量和死亡人数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但可推测为疫情爆发期间的预测数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，需结合上下文信息判断其适用区域。
数据维度：包括ForecastId（预测标识符）, ConfirmedCases（确诊病例数）和Fatalities（死亡人数）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submissioncsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的疫情预测相关资料，已进行结构化处理。
该数据集适合用于疫情发展趋势预测、死亡率分析和模型构建。
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，如疫情传播模型构建、预测准确性评估等。
行业应用：可以为医疗卫生机构和政府部门提供数据支持，用于疫情应对策略制定、资源分配规划等。
决策支持：支持疫情期间的风险评估、政策制定和公众健康教育。
教育和培训：作为公共卫生、数据分析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数据分析。
此数据集特别适合用于探索疫情发展规律，评估预测模型，并为疫情防控提供数据支持。
