新冠疫情预测死亡病例数据集COVID-19ForecastedFatalitiesData-wilsonyg99
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 死亡病例, 预测分析, 时间序列, 流行病学, 数据建模, 疫情预测, 案例分析
数据概述：
该数据集包含来自wilsonyg99-wilsontest1的数据，记录了新冠疫情爆发期间的预测死亡病例数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但从字段名称推测与疫情发展时间相关。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可以推测数据与特定地区或国家的新冠疫情相关。
数据维度：数据集包括ForecastId（预测编号），ConfirmedCases（确诊病例数）和Fatalities（死亡病例数）。
数据格式：CSV格式，文件名为wilsontest3-2csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于wilsonyg99-wilsontest1，具体来源未明确。该数据集为预测数据，可能经过了特定模型的处理。
该数据集适合用于新冠疫情相关的预测分析和数据建模。
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领域的学术研究，如死亡病例预测、疫情发展趋势分析等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门提供数据支持，特别是在疫情应对、资源分配和政策制定方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如疫情风险评估、医疗资源调配等。
教育和培训：作为流行病学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和分析疫情数据。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势和死亡病例的预测，帮助用户实现疫情风险评估和优化资源配置等目标。
