新冠疫情预测案例确诊与死亡人数数据集COVID-19ForecastConfirmedCasesandFatalities-gurubh
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, 死亡人数, 时间序列分析, 流行病学, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含与新冠疫情相关的预测数据，记录了预测的病例确诊数和死亡人数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据其疫情预测的性质，可推断为包含一段时间的预测数据。
地理范围：数据未明确说明覆盖地区，需根据具体应用场景和预测模型进行补充说明。
数据维度：包括ForecastId（预测编号），ConfirmedCases（确诊病例数）和Fatalities（死亡人数）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于疫情预测案例，具体来源需根据原始数据集的发布信息补充。数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于疫情预测、数据建模和时间序列分析。
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、公共卫生等领域的研究，如疫情传播趋势分析、预测模型评估等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门提供数据支持，特别是在疫情监测、资源调配和决策制定等方面。
决策支持：支持疫情相关的决策制定和策略优化，如制定隔离措施、疫苗接种计划等。
教育和培训：作为公共卫生、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势，评估预测模型的准确性，并为相关决策提供数据支持。
