新冠疫情传播风险预测训练数据集COVID-19TransmissionRiskPredictionTrainingDataset-vreolilo
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，传播风险，预测模型，健康数据，行为数据，机器学习，时间序列，美国
数据概述：
该数据集包含来自美国各州的数据，记录了与新冠病毒传播相关的多种因素，用于构建疫情传播风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据数据内容推测为疫情期间的每日或每周数据。
地理范围：数据覆盖美国各州，包括AL、AK、AZ、AR等。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
健康指标：如CLI（类似流感疾病）、ILI（流感样疾病）等。
行为数据：如是否佩戴口罩、州外旅行、在家外工作、购物、外出就餐、参加大型活动、使用公共交通等。
心理健康状况：如焦虑、抑郁、感到孤立等。
经济担忧：如担心经济状况。
感染情况：如是否检测阳性。
数据格式：CSV格式，包括sampleSubmission.csv、covidtrain.csv和covidtest.csv三个文件，便于数据处理与建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源未明确说明，已进行结构化处理，适用于预测建模。
该数据集适合用于新冠疫情传播风险预测、健康状况分析、行为模式研究等。
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：适用于公共卫生领域的研究，如新冠病毒传播风险因素分析、疫情发展趋势预测等。
行业应用：可为医疗健康行业、政府部门提供数据支持，尤其是在制定疫情防控策略、优化资源配置等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构的决策制定，帮助其更好地应对疫情。
教育和培训：作为数据科学、公共卫生等相关课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律。
此数据集特别适合用于探索不同因素对新冠病毒传播风险的影响，帮助用户构建预测模型，提升疫情应对能力。
