新冠疫情病例预测提交数据集COVID-19CasesPredictionSubmission-halimtannous
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, 预测模型, 流行病学, 时间序列分析, 死亡病例, 数据分析
数据概述：
该数据集包含新冠疫情病例预测的提交数据，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：数据未明确时间信息，通常结合其他疫情数据集使用，用于评估预测模型的准确性。
地理范围：数据未明确地理范围，但通常与特定地区或国家的新冠疫情数据相关联。
数据维度：数据集包含"ForecastId"（预测编号），"ConfirmedCases"（确诊病例数）和"Fatalities"（死亡人数）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于新冠疫情相关的预测竞赛或公开数据集，用于模型评估。
该数据集适合用于疫情预测模型的评估和比较。
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、传染病模型和预测算法研究，如时间序列分析、机器学习模型等。
行业应用：为公共卫生部门提供数据支持，用于疫情发展趋势分析和资源分配规划。
决策支持：支持政府和医疗机构制定疫情防控策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为疫情预测相关课程的案例分析，帮助学生和研究人员理解预测模型的应用。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，并促进对疫情发展趋势的深入理解，帮助提升预测精度。
