新冠疫情预测死亡人数与确诊病例数据集COVID-19ForecastCasesandFatalities-yifeiqian
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 死亡人数, 确诊病例, 时间序列分析, 流行病学, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含新冠疫情相关的预测数据，记录了预测的每日新增确诊病例数与死亡人数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从预测的增长趋势推断，可能涵盖疫情发展初期到中期。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据疫情的全球性，推测数据可能涉及多个国家或地区。
数据维度：数据集包含三个字段：ForecastId（预测编号），ConfirmedCases（预测确诊病例数），Fatalities（预测死亡人数）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的疫情预测或竞赛，旨在为研究者提供预测模型评估的基准。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、预测模型训练和评估，以及流行病学研究。
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，例如疫情传播动力学建模、预测模型评估与优化等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疫情监测、医疗资源规划和风险评估方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构的决策制定，例如制定疫情防控策略、优化资源配置等。
教育和培训：作为数据科学、统计学和流行病学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情预测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势、评估预测模型的准确性，以及支持疫情应对措施的制定。
