新冠疫情社区脆弱性分析数据集COVID-19CommunityVulnerabilityAnalysis-bkonovalov
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社区分析, 人口统计, 脆弱性评估, 机器学习, 流行病学, 公共卫生, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自多个地区的人口统计和社会经济数据，记录了社区在新冠疫情期间的脆弱性相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可理解为疫情期间的静态快照。
地理范围：数据覆盖多个社区或行政区域，具体地理范围未明确说明。
数据维度：数据集包含多个字段，如：
- 社区标识符（ward）
- 总家庭数（total_households）
- 总人口数（total_individuals）
- 脆弱性百分比（target_pct_vunerable）
- 住房类型（dw_00 - dw_13）
- 年龄结构（psa_00 - psa_04）
- 交通方式（car_00, car_01）
- 识字率（lln_00, lln_01）
- 语言分布（lan_00 - lan_14）
- 养老金状况（pg_00 - pg_04）
- 光照强度（lgt_00）
数据格式：CSV格式，包含Train_maskedv2.csv, Test_maskedv2.csv, 和 variable_descriptions_v2.csv三个文件。其中，Train_maskedv2.csv和Test_maskedv2.csv包含结构化数据，variable_descriptions_v2.csv提供了各字段的详细说明。数据已进行匿名化处理。
该数据集特别适用于社区脆弱性评估、疫情传播风险预测和公共卫生资源分配等研究。
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、社会学、公共卫生等领域的研究，如分析社区脆弱性与疫情传播之间的关系、评估不同社会经济因素对疫情影响的差异等。
行业应用：可以为公共卫生部门、医疗机构提供数据支持，用于制定有针对性的防疫措施、优化资源配置、预测疫情发展趋势等。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行疫情风险评估、制定社区健康干预策略、优化公共卫生政策。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、社会学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解社区脆弱性评估方法，提升数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于探索社区特征与疫情影响之间的关联，帮助用户识别高风险社区、优化资源配置、制定精准的防控策略。
