新冠疫情全球预测死亡与确诊病例数据集COVID-19GlobalForecastCasesandFatalities-sudhamshsuraj
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，疫情预测，确诊病例，死亡病例，时间序列分析，流行病学，数据建模，预测分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的新冠疫情预测数据，记录了全球范围内新冠病毒的预测确诊病例数和死亡病例数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据疫情发展推测，该数据集中包含不同时间点的疫情预测数值。
地理范围：数据覆盖全球范围，提供了全球性的疫情预测数据。
数据维度：数据集包含ForecastId（预测编号）、ConfirmedCases（预测确诊病例数）和Fatalities（预测死亡病例数）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_1.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的疫情预测模型，经过了数据整合和结构化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析和预测模型构建。
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、公共卫生和数据科学等领域的研究，例如疫情传播趋势分析、预测模型评估和不同预测模型对比。
行业应用：为医疗健康行业、政府部门和研究机构提供数据支持，尤其是在疫情应对策略制定、资源分配规划和公众健康风险评估方面。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情应对政策，优化资源配置，以及评估不同干预措施的效果。
教育和培训：作为数据科学、统计学和流行病学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的发展趋势，评估不同预测模型的准确性，以及为疫情应对提供数据支持，帮助用户优化决策、提升预测精度。
