新冠疫情传播影响预测数据集COVID-19TransmissionImpactPrediction-fengqianwwwq
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，传播预测，公共卫生，健康行为，时间序列，机器学习，数据分析，美国
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的美国新冠疫情相关数据，记录了各州疫情传播情况及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，但包含了疫情期间的各类指标。
地理范围：数据覆盖美国各州。
数据维度：数据集包含多个关键变量，如：
- 疫情传播相关指标：包括各州的临床流感样病例（CLI）、流感样病例（ILI）等。
- 健康行为相关指标：包括佩戴口罩、州外旅行、在家办公、购物、外出就餐、参加大型活动、乘坐公共交通等。
- 心理健康相关指标：包括焦虑、抑郁、感到孤独、担心生病、担心财务状况等。
- 最终结果变量：测试阳性结果（tested_positive）。
数据格式：CSV格式，包括三个文件：sampleSubmission.csv（提交样例），covidtrain.csv（训练集），covidtest.csv（测试集），方便数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于公开渠道，已进行标准化处理。
该数据集适合用于疫情传播预测、健康行为分析和公共卫生政策评估。
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、公共卫生和行为科学等领域的研究，例如疫情传播模型构建、健康行为与疫情关联分析等。
行业应用：为医疗健康行业、保险行业提供数据支持，用于风险评估、资源分配和健康管理策略制定。
决策支持：支持政府部门和公共卫生机构进行疫情应对决策，优化防控措施，提高资源利用效率。
教育和培训：作为数据科学、流行病学和公共卫生课程的案例研究素材，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律和影响因素。
此数据集特别适合用于探索不同因素对新冠病毒传播的影响，构建预测模型，并为决策者提供数据支持，以优化疫情应对策略。
