新冠疫情预测病例与死亡率数据集COVID-19ForecastCasesandFatalities-hongshitan
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 时间序列分析, 预测模型, 流行病学, 死亡率, 确诊病例, 数据分析
数据概述：
该数据集包含新冠疫情相关的预测数据，记录了预测的病例确诊数量和死亡人数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“ForecastId”字段推测为预测时间序列。
地理范围：数据未指明具体的地理区域，但可用于疫情预测模型训练。
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”（预测死亡人数）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构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构表明其适用于预测模型的评估和提交。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、预测模型构建以及评估。
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：适用于流行病学研究，疫情发展趋势分析，以及预测模型性能评估。
行业应用：可以为公共卫生部门提供数据支持，用于疫情应对策略制定和资源分配。
决策支持：支持疫情风险评估和预测，辅助政府和医疗机构进行决策。
教育和培训：作为流行病学、数据科学和机器学习课程的实践案例，帮助学生理解预测模型。
此数据集特别适合用于探索疫情发展规律，评估预测模型的准确性，以及为疫情应对提供数据支持。
