COVID-19疫情预测机器学习数据集COVID-19疫情预测机器学习数据集-muzamilaslam

数据来源：互联网公开数据

标签：COVID-19，数据集，机器学习，疫情预测，时间序列，公共卫生，分析，流行病学

数据概述：该数据集由穆扎米尔提供，主要记录了COVID-19疫情的每日统计信息，适用于疫情预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月到2022年12月。地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，具体包括确诊病例，死亡病例，康复病例等信息。数据维度：数据集包括每日疫情统计数据，涵盖日期，国家，新增确诊病例，累计确诊病例，新增死亡病例，累计死亡病例，新增康复病例，累计康复病例等变量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于全球多个公共卫生机构公开的数据，并已进行标准化和清洗。该数据集适合用于流行病学研究，公共卫生管理和机器学习等领域的应用，尤其在疫情预测，时间序列建模等方面具有广泛的应用价值。

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：适用于疫情传播规律研究，预测模型构建等学术研究，如疫情传播动力学分析，预测模型评估等。行业应用：可以为公共卫生部门提供数据支持，特别是在疫情预测，防控策略制定和资源分配方面。决策支持：支持公共卫生部门的疫情预测和策略优化，帮助政府制定科学的防控措施。教育和培训：作为流行病学，公共卫生管理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据驱动的预测模型和分析方法。此数据集特别适合用于探索COVID-19疫情传播的规律与趋势，帮助用户实现准确的疫情预测，优化防控策略，提高公共卫生管理水平。