新冠疫情预测数据集CoronaPredictionDataset-saudkhan07
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，预测，数据集，时间序列分析，流行病学，机器学习，公共卫生，疫情分析
数据概述： 该数据集包含新冠病毒（COVID-19）疫情相关的预测数据，用于分析疫情传播趋势和预测疫情发展。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年初至今。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括疫情爆发和发展数据。
数据维度：数据集包括每日新增病例数，累计确诊病例数，死亡病例数，康复病例数，疫苗接种情况，政府干预措施等关键指标。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO），各国政府卫生部门，新闻媒体，学术研究等公开渠道，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，疫情预测建模，公共卫生政策分析等领域，特别是在疫情传播趋势分析，预测模型构建等方面具有重要价值。
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：适用于疫情传播规律研究，预测模型构建，政策干预效果评估等学术研究，如疫情高峰预测，传播速率分析等。
行业应用：可以为医疗机构，政府部门，公共卫生机构提供数据支持，特别是在疫情监测，风险评估和资源调配方面。
决策支持：支持政府制定疫情防控政策，医疗资源分配，疫苗接种策略等决策。
教育和培训：作为流行病学，数据科学，公共卫生等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播机制和预测方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律和预测趋势，帮助用户实现疫情发展预测，风险评估和政策优化等目标，为公共卫生决策提供数据支持。
