新冠疫情预测分析数据集COVID-19PandemicPredictionAnalysisDataset-sevimsevilgen1
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, 确诊病例, 死亡病例, 时间序列分析, 流行病学, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的新冠疫情相关数据，记录了全球范围内新冠病毒确诊病例、死亡病例的预测数据，以及相关时间信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2020年开始的疫情爆发初期至预测截止的时间段。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的国家和地区，包含多个国家和省份/州的数据。
数据维度：数据集包括“ForecastId”（预测编号）、“Province_State”（省/州）、“Country_Region”（国家/地区）、“Date”（日期）、“ConfirmedCases”（确诊病例）、“Fatalities”（死亡病例）和“Usage”（数据用途）等关键指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含solution.csv、test.csv、submission.csv和train.csv四个文件，方便数据读取、分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据报告，已进行标准化处理，便于分析和预测。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播模型构建、预测模型训练与评估。
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、公共卫生和传染病动力学等领域的学术研究，如疫情传播规律分析、预测模型评估等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门和公共卫生决策提供数据支持，尤其在疫情监测、风险评估和资源调配方面。
决策支持：支持疫情相关的政策制定和资源分配，帮助优化防控策略，降低疫情对社会的影响。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学和机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势、评估不同防控措施的效果，以及构建疫情预测模型，从而提升预测精度，支持科学决策。
