新冠疫情相关学术论文与患者数据分析数据集COVID-19AcademicPapersandPatientDataAnalysis-engjuanmejia
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 学术论文, 医学研究, 流行病学, 病例分析, 文本挖掘, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的与新冠疫情相关的学术论文元数据、患者临床数据以及论文的JSON格式的全文数据。主要特征如下：
时间跨度：数据集涵盖了新冠疫情爆发初期至今的学术研究成果与病例数据，具体时间范围取决于各子数据集的更新。
地理范围：数据主要关注全球范围内的新冠疫情研究和病例，涵盖了多个国家和地区。
数据维度：数据集包括以下主要组成部分：
- metadata_50mil.csv：包含学术论文的元数据，如论文ID、SHA哈希值、来源、标题、DOI号、PMCID、PubMed ID、发表时间、作者、期刊、摘要等信息。
- positivos_covid.csv：包含患者临床数据，如日期、UUID、地区、检测方法、年龄、性别、检测结果日期等。
- pdf_json/.json：包含学术论文的JSON格式全文数据，便于进行文本分析。
- part-.parquet：可能包含其他结构化数据，例如论文内容或统计信息。
数据格式：数据集包含多种数据格式，包括CSV、JSON和Parquet。CSV文件用于存储结构化的表格数据，JSON文件包含论文的结构化全文，Parquet文件用于存储可能的大型数据集。数据来源包括学术论文数据库、政府机构及医疗机构公开数据。数据可能经过了初步的标准化和清洗。
该数据集适合用于新冠疫情相关的学术研究、临床分析和数据挖掘等领域。
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：适用于流行病学研究、病毒传播分析、药物疗效评估、疫苗研究、临床试验数据分析、医学文本挖掘等。
行业应用：可以为医疗健康行业、制药行业、公共卫生部门提供数据支持，尤其是在疾病防控、药物研发、医疗决策等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定疾病防控策略、优化医疗资源配置、评估政策效果。
教育和培训：作为医学、生物学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解新冠疫情相关知识和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠病毒的传播规律、影响因素、临床特征，并支持构建预测模型、评估干预措施的效果，以及加速药物研发进程。
