印度尼西亚新冠疫情时间序列预测数据集IndonesiaCOVID-19TimeSeriesForecastDataset-bimbimsimonstock
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 时间序列, 疫情分析, 预测模型, 印度尼西亚, 疾病传播, 公共卫生, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自印度尼西亚的COVID-19疫情时间序列数据，记录了从2020年3月1日开始的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年3月1日开始，到2020年11月。
地理范围：数据覆盖印度尼西亚全国范围，包括各省、城市/县等行政区域。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如新增病例、新增死亡、新增治愈、活跃病例、总病例、总死亡、总治愈、活跃病例总数等。此外，还包括地理位置信息、人口统计数据以及相关的疫情指标，如每百万人口新增病例数、死亡率等。
数据格式：CSV格式，文件名为covid_19_indonesia_time_series_sampai_nov.csv，便于时间序列分析和预测模型的构建。
来源信息：数据来源于公开渠道，反映了印度尼西亚疫情的动态变化，包括病例增长、死亡情况以及各地区的疫情差异。
该数据集适合用于疫情趋势分析、预测建模以及评估公共卫生措施的效果。
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等领域的研究，如疫情传播动力学分析、预测模型构建、政策效果评估等。
行业应用：可以为卫生部门、政府机构和医疗机构提供数据支持，用于疫情监测、资源分配、风险评估和决策制定。
决策支持：支持政府制定疫情防控策略，优化资源配置，预测疫情发展趋势，从而更好地应对疫情。
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深入理解疫情传播规律和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索印度尼西亚疫情的演变趋势，构建预测模型，评估不同地区的疫情差异，并为未来的疫情应对提供数据支持。
