新冠疫情预测案例预测结果数据集COVID-19PredictionCaseForecastResults-yatinece
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 疾病传播, 预测结果, 确诊病例, 死亡病例, 时间序列分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含新冠疫情预测案例的预测结果，记录了不同预测案例的预测值，适用于疫情发展趋势分析和预测模型评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常用于展示特定时间点或时间段的预测结果。
地理范围：数据集的地理范围依赖于预测案例所针对的地区，可能涵盖全球范围或特定国家/地区。
数据维度：包括ForecastId（预测案例编号）、ConfirmedCases（确诊病例数）和Fatalities（死亡病例数）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于疫情预测案例，已进行结果提取和结构化整理。
该数据集适合用于疫情趋势分析、预测模型效果评估和不同预测方案的对比分析。
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、公共卫生和数据科学等领域的研究，如评估不同预测模型的准确性、分析疫情发展趋势等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门和科研机构提供数据支持，用于疫情应对、资源分配和政策制定。
决策支持：支持疫情相关的决策制定和风险评估，帮助优化防控策略。
教育和培训：作为流行病学、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情预测的实践应用。
此数据集特别适合用于探索疫情发展规律，评估预测模型的性能，以及支持疫情相关的决策和资源配置。
