新冠症状与严重程度分析数据集COVID-19SymptomsandSeverityAnalysis-mohamedwalid28
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 症状分析, 健康数据, 疾病预测, 机器学习, 临床分析, 二分类, 多分类
数据概述：
该数据集包含与新冠病毒相关的症状与严重程度信息，旨在为研究新冠病毒感染的临床表现与严重程度提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，通常被视为一个静态的、用于建模分析的数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，但从数据字段及内容推测，该数据集可能来源于全球范围内的新冠病例信息。
数据维度：数据集包含多个特征，包括发烧(Fever)、疲劳(Tiredness)、干咳(Dry-Cough)、呼吸困难(Difficulty-in-Breathing)、咽喉痛(Sore-Throat)、无症状(None_Sympton)、疼痛(Pains)、鼻塞(Nasal-Congestion)、流鼻涕(Runny-Nose)、腹泻(Diarrhea)、无体验(None_Experiencing)、性别(Gender_Male)、接触史(Contact_Yes)以及严重程度(Severity)。其中，症状字段均为二元变量，严重程度字段为分类变量。
数据格式：CSV格式，文件名为Cleaned-Data.csv，易于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于互联网公开数据，已进行清洗和标准化处理，便于直接使用。
该数据集特别适合用于新冠症状与严重程度之间的关联分析，以及基于症状预测疾病严重程度的建模研究。
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：适用于医学、流行病学和公共卫生领域的学术研究，如新冠病毒感染症状的统计分析、不同症状组合与疾病严重程度的关系研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估、患者分层等领域。
决策支持：支持公共卫生部门的疫情监测、风险预警以及医疗资源的合理分配。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等专业课程的教学案例，帮助学生理解疾病的特征、数据分析方法以及机器学习模型。
此数据集特别适合用于探索新冠症状与疾病严重程度之间的内在联系，帮助用户实现对新冠病毒感染的风险评估、疾病预测以及优化医疗资源分配等目标。
