新冠疫情影响下美国居民健康与行为数据集COVID-19ImpactonUSResidentsHealthandBehavior-zip204

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情, 行为分析, 居民健康, 疫情影响, 机器学习, 预测模型, 美国, 公共卫生

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的数据，记录了新冠疫情期间美国居民的健康状况、行为习惯和新冠病毒检测结果。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，但结合字段内容，推测数据记录时间为新冠疫情爆发期间。地理范围：数据覆盖美国各州，包括AL、AK、AZ、AR等。数据维度：数据集包括居民的健康指标（如cli、ili）、社区健康状况指标（如hh_cmnty_cli、nohh_cmnty_cli）、行为习惯（如佩戴口罩、州外旅行、外出工作、购物、就餐、参与大型活动、乘坐公共交通等）、心理健康状况（如焦虑、抑郁、孤独感、对疾病和财务的担忧）以及新冠病毒检测结果（tested_positive）。数据格式：CSV格式，包括covid.train.csv、covid.test.csv和sampleSubmission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便研究使用。该数据集适合用于公共卫生领域的研究，以及行为数据建模和机器学习等技术应用。

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：适用于公共卫生、流行病学和社会学等领域的学术研究，如分析疫情期间居民行为与健康状况的关联性、评估不同干预措施的效果等。行业应用：可以为医疗健康、保险行业提供数据支持，特别是在风险评估、健康管理、疾病预测等方面。决策支持：支持政府部门和公共卫生机构制定疫情防控策略、优化资源配置、提升公众健康水平。教育和培训：作为公共卫生、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情对社会的影响，以及构建预测模型。此数据集特别适合用于探索疫情期间居民行为与健康状况的关联性，构建预测模型，帮助用户实现疫情风险评估、优化公共卫生策略等目标。