印度新冠疫情症状数据集COVID-19SymptomsinIndiaDataset-ercovidleanerbansal
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，症状分析，数据集，公共卫生，机器学习，医疗研究，全球健康，流行病学
数据概述： 该数据集包含来自印度的COVID-19患者症状数据，记录了患者的主要症状，病情严重程度及相关的健康信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了印度多个邦和地区的COVID-19患者，主要为确诊患者。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，症状类型（如发热，咳嗽，呼吸困难等），病情严重程度，住院时间，治疗方式等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于印度公共卫生部门的公开报告和医疗记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，流行病学分析及机器学习模型的训练，特别是在症状识别，病情预测及治疗方案优化等方面具有重要价值。
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COVID-19症状研究，流行病学分析及公共卫生政策研究，如症状与病情严重程度的关系分析，不同年龄段的症状差异研究等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在疫情监测，患者管理及治疗方案优化方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和疫情应对策略的优化，帮助政府和医疗机构做出科学决策。
教育和培训：作为公共卫生，医学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解流行病学数据分析及疾病症状识别方法。
此数据集特别适合用于探索COVID-19症状的规律与趋势，帮助用户实现症状识别，病情预测及治疗方案优化，为公共卫生研究和疫情防控提供数据支持。
