新冠疫情症状与严重程度数据集COVID-19SymptomsandSeverityDataset-thaerarda
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 症状, 严重程度, 风险预测, 流行病学, 临床分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含新冠病毒（COVID-19）相关的症状、人口统计学特征以及疾病严重程度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个关于新冠疫情症状与严重程度的快照数据集。
地理范围：数据包含国家（Country）信息，表明数据可能来源于多个国家或地区。
数据维度：数据集包含了多种症状（如发烧Fever、疲劳Tiredness、干咳Dry-Cough等）的二元(0/1)标记，以及年龄、性别、接触史（Contact）和疾病严重程度（Severity）等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset 2-Covid-19.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于互联网公开渠道，已进行结构化整理。
该数据集适合用于新冠病毒相关症状与严重程度的分析，以及风险预测模型的构建。
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：适用于流行病学研究、临床医学分析，以及探索新冠病毒症状与严重程度之间的关系。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病诊断、风险评估和公共卫生决策方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定针对性的防疫策略和资源分配方案。
教育和培训：作为医学、公共卫生和数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解新冠疫情的特征和影响。
此数据集特别适合用于分析不同症状组合与疾病严重程度之间的关联，并构建预测模型以辅助临床决策和公共卫生干预。
