新冠疫情病例预测数据集COVID-19CasePrediction-johnprasanth
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 疾病传播, 确诊病例, 死亡病例, 时间序列分析, 预测模型, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含新冠疫情相关的预测数据，记录了预测的病例数量和死亡人数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从预测性质推断，可能涵盖未来一段时间的疫情发展趋势。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从字段信息推断，可能为特定地区或国家的疫情预测数据。
数据维度：数据集包括“ForecastId”（预测编号）、“ConfirmedCases”（确诊病例数）和“Fatalities”（死亡人数）三个字段，用于预测和分析疫情发展。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (11).csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的疫情预测项目或竞赛，旨在为研究人员提供疫情预测模型训练和评估的参考数据。
该数据集适合用于疫情发展趋势预测、疾病传播模型构建以及公共卫生决策支持。
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、公共卫生等领域的研究，如疫情传播模型构建、预测模型评估、疫情风险评估等。
行业应用：可以为医疗卫生行业提供数据支持，尤其是在疫情监测、资源调配、疫苗接种策略制定等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构的决策制定，帮助其更好地应对疫情，保障公众健康。
教育和培训：作为流行病学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情预测模型，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势、评估预测模型的准确性，并为疫情应对提供数据支撑，帮助用户实现对疫情的科学认知和有效防控。
