新冠疫情印度病例分析数据集COVID-19IndianPatientCaseAnalysis-manishmathur

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情，病例分析，流行病学，公共卫生，时间序列，地理分布，患者信息，机器学习

数据概述：该数据集包含来自印度的新冠病毒（COVID-19）病例数据，记录了患者的详细信息以及疫情传播情况。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年1月30日开始，涵盖了印度疫情爆发初期至后期的数据。地理范围：数据覆盖印度多个邦和地区，包括病例的检测城市、地区和州。数据维度：数据集包括“Patient Number”（患者编号），“State Patient Number”（州患者编号），“Date Announced”（公布日期），“Estimated Onset Date”（估计发病日期），“Age Bracket”（年龄段），“Gender”（性别），“Detected City”（检测城市），“Detected District”（检测地区），“Detected State”（检测州），“State code”（州代码），“Current Status”（当前状态），“Notes”（备注），“Contracted from which Patient (Suspected)”（疑似感染来源），“Nationality”（国籍），“Type of transmission”（传播类型），“Status Change Date”（状态变更日期），“Source_1”, “Source_2”, “Source_3”（信息来源），“Backup Notes”（补充说明），“Num Cases”（病例数），“Entry_ID”（条目ID）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为my_data.csv，便于数据分析和处理。该数据集适合用于疫情传播分析、患者特征研究、公共卫生决策支持等。

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、公共卫生等领域的学术研究，如疫情传播模式分析、患者特征分析、疾病发展趋势预测等。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病防控、医疗资源分配、疫苗接种策略制定等方面。决策支持：支持政府和卫生部门的疫情应对决策制定，例如制定隔离政策、调整防控措施、评估政策效果等。教育和培训：作为公共卫生、流行病学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律。此数据集特别适合用于探索新冠疫情在印度地区的传播规律，分析患者特征，评估防控措施的效果，并为未来的疫情应对提供参考。