登革热疫情预测特征与标签数据集DengueFeverPredictionFeaturesandLabels-hafizwaqas101

数据来源：互联网公开数据

标签：登革热, 疫情预测, 气象数据, 疾病传播, 时间序列分析, 机器学习, 流行病学, 预测模型

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的登革热疫情相关数据，记录了影响登革热病例数量的多种特征，以及对应的病例标签。主要特征如下：时间跨度：数据涵盖多年，具体时间范围取决于数据集的完整性，可以进行时间序列分析。地理范围：数据可能覆盖特定城市或地区，例如“sj”和“iq”等城市，具体地理范围需要根据数据内容确认。数据维度：数据集包含两部分核心数据： dengue_labels_train.csv：记录了每个城市、年份和周的登革热病例总数（total_cases），即疫情标签。 dengue_features_train.csv：包含了与登革热疫情相关的多种特征，例如：城市（city）：标识数据所属的城市。年份（year）和周（weekofyear）：时间维度。气象数据：包括多种植被指数（ndvi_ne, ndvi_nw, ndvi_se, ndvi_sw），降水量（precipitation_amt_mm），以及空气温度、湿度等再分析数据（reanalysis_air_temp_k, reanalysis_avg_temp_k, reanalysis_dew_point_temp_k, reanalysis_max_air_temp_k, reanalysis_min_air_temp_k, reanalysis_precip_amt_kg_per_m2, reanalysis_relative_humidity_percent, reanalysis_sat_precip_amt_mm）。数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源可能为气象数据、疾病监测系统等，具体来源需参考原始数据集的说明。该数据集适合用于疾病传播建模、疫情预测、以及探索气象因素对登革热发病率的影响。

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、环境科学、气象学等领域的学术研究，例如研究气象因素与登革热发病率之间的关系、预测登革热疫情的爆发趋势等。行业应用：为公共卫生部门、疾病控制中心提供数据支持，用于疫情预警、资源分配和防控策略制定。决策支持：支持政府部门和医疗机构进行疫情风险评估，制定有针对性的防控措施。教育和培训：作为流行病学、数据科学、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生理解时间序列数据分析、回归分析等方法在疾病预测中的应用。此数据集特别适合用于构建登革热疫情预测模型，评估不同环境因素对疫情的影响，并为公共卫生决策提供数据支持。