新冠疫情预测病例提交数据集COVID-19ForecastSubmissionData-beatlejuicepack
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 预测, 疫情数据, 确诊病例, 死亡病例, 时间序列, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含新冠疫情预测模型提交的数据，记录了预测的未来确诊病例数和死亡病例数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据其应用场景，推测为未来一段时间的预测数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常此类数据集会涵盖全球或特定区域的疫情数据。
数据维度：数据集包含ForecastId（预测标识符）、ConfirmedCases（预测确诊病例数）和Fatalities（预测死亡病例数）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于新冠疫情预测竞赛或公开数据集，用于评估预测模型的性能。
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，用于评估和比较不同疫情预测模型的准确性。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疫情风险评估、资源规划和决策支持方面。
决策支持：支持政府和卫生机构制定应对疫情的策略和措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和流行病学课程的案例研究，帮助学生理解疫情预测和数据分析。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，分析疫情发展趋势，并为决策者提供数据支持。
