新冠疫情预测案例预测数据集COVID-19PredictionCaseForecastDataset-bhumiharrakeshsharma

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情, 疫情预测, 流行病学, 时间序列分析, 案例预测, 死亡人数, 机器学习, 预测模型

数据概述：该数据集包含新冠疫情的预测数据，记录了预测的病例数和死亡人数。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但根据“ForecastId”字段推测为预测时间序列数据。地理范围：数据未明确标明地理范围，可能与具体的预测案例或地区相关。数据维度：数据集包括“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，方便数据分析和模型构建。来源信息：数据来源可能为疫情预测竞赛或公开数据集，具体来源未明确。该数据已进行预测处理。该数据集适合用于流行病学研究、疫情预测模型的构建与评估。

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、时间序列分析和预测模型相关的学术研究，如疫情传播模型分析、预测模型评估等。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疫情趋势分析、医疗资源规划等方面。决策支持：支持政府部门和医疗机构的疫情应对决策，如预测疫情发展趋势、评估防控措施效果等。教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例分析数据，帮助学生理解预测模型的构建和应用。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，并为疫情应对提供数据支撑。