全球新冠疫情预测数据集IHMECOVID-19ForecastsDataset-benhamner
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，新冠疫情，数据集，预测模型，流行病学，机器学习，时间序列，全球健康
数据概述：该数据集由华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME）提供，记录了全球范围内的新冠疫情预测数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年疫情初期至2023年，涵盖多个波次的疫情发展。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括疫情重灾区和发展中国家。
数据维度：数据集包括每日确诊病例，死亡病例，住院人数，疫苗接种率等关键指标，以及IHME预测模型的输出结果。
数据格式：数据提供CSV格式，便于统计分析。
来源信息：数据来源于IHME的公开预测报告，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训练，特别是在疫情趋势预测，资源分配优化等任务中具有重要价值。
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：适用于新冠疫情传播规律，病毒变异影响等学术研究，如疫情波次预测，医疗资源需求分析等。
行业应用：可以为全球公共卫生机构提供数据支持，特别是在疫情监测，防控策略制定等方面。
决策支持：支持各国政府和卫生部门的疫情应对决策，以及医疗资源的动态调配。
教育和培训：作为公共卫生，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预测与防控技术。
此数据集特别适合用于探索全球新冠疫情的发展趋势与预测模型的准确性，帮助用户实现疫情趋势预测，资源优化配置等目标，为公共卫生决策提供数据支持。
