新冠疫情期间美国居民健康状况调查数据集COVID-19USResidentHealthSurvey-lihaoma
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 健康调查, 居民健康, 疫情影响, 行为分析, 社区传播, 机器学习, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自美国居民的健康状况调查数据，记录了新冠疫情期间居民的健康状态、行为习惯以及对疫情的感受。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断其记录了新冠疫情期间的居民健康数据。
地理范围：数据覆盖美国各州，包括AL, AK, AZ, AR, CA, CO, CT, FL, GA, ID, IL, IN, IA, KS, KY, LA, MD, MA, MI, MN, MS, MO, NE, NV, NJ, NM, NY, NC, OH, OK, OR, RI, SC, TX, UT, VA, WA等州。
数据维度：数据集包含多项指标，涵盖健康状况（如cli, ili）、社区传播情况（hh_cmnty_cli, nohh_cmnty_cli）、防护措施（wearing_mask, travel_outside_state, work_outside_home）、活动场所（shop, restaurant, spent_time, large_event, public_transit）、心理状态（anxious, depressed, worried_finances）以及病毒检测结果（tested_positive）等，以及对应不同时间点的重复测量数据（cli1, ili1, 等）。
数据格式：CSV格式，包含covidtrain.csv和covidtest.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的健康调查，已进行初步的整理和结构化处理。
该数据集适合用于分析新冠疫情对美国居民健康和行为的影响，以及探索不同因素之间的关联。
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、行为科学等领域的学术研究，如疫情传播模型构建、风险因素分析、心理健康影响研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业、保险行业和政府部门提供数据支持，特别是在疫情应对策略制定、公共健康政策评估等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定有针对性的疫情防控措施，优化资源配置。
教育和培训：作为流行病学、公共卫生等相关课程的辅助材料，帮助学生理解疫情对居民健康的影响。
此数据集特别适合用于探索疫情期间居民健康状况的变化规律，以及分析不同行为习惯与健康结果之间的关系，从而帮助用户更好地理解疫情的影响，并制定有效的应对策略。
