新冠疫情预测病例与死亡人数数据集COVID-19PredictedCasesandFatalities-shreerama9
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 预测, 疫情分析, 流行病学, 预测模型, 时间序列, 机器学习, 疫情数据
数据概述：
该数据集包含新冠疫情预测的病例与死亡人数数据，记录了预测的病例数和死亡人数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但依据预测性质推测为对未来时间段的预测。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为针对特定地区或全球范围的疫情预测数据。
数据维度：包括ForecastId（预测标识符），ConfirmedCases（预测的确诊病例数）和Fatalities（预测的死亡人数）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情预测模型构建和数据分析。
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、公共卫生等领域的学术研究，如疫情发展趋势预测、预测模型评估等。
行业应用：可以为医疗卫生行业提供数据支持，特别是在疫情风险评估、资源调配和应急响应方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构的决策制定，优化疫情防控策略。
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深入理解疫情预测模型。
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，帮助用户实现对疫情趋势的预测和分析。
