新冠疫情预测死亡病例数据集COVID-19MortalityPredictionDataset-solyoh21
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，死亡病例，预测，时间序列分析，疫情数据，公共卫生，数据建模，流行病学
数据概述：
该数据集包含来自 Solyoh21 的疫情数据，记录了对新冠疫情期间死亡病例的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，但根据疫情背景，推测为疫情爆发期间的预测数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但可用于分析不同地区或国家的疫情发展趋势。
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）三个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为 submission (2)csv，便于进行数据分析和建模。原始数据可能还包括JSON、PDF和TXT等其他格式的文件，但核心数据集中于CSV文件。
来源信息：数据来源于 Solyoh21，具体来源未明确，但可能来自公开疫情报告、研究或预测模型。该数据集已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于新冠疫情死亡病例的预测模型构建和疫情发展趋势分析。
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：适用于公共卫生、流行病学和统计学等领域的研究，如疫情传播模型、死亡率分析、预测模型评估等。
行业应用：可以为医疗卫生部门、疾病控制中心等机构提供数据支持，用于疫情监测、资源分配和防控策略制定。
决策支持：支持政府部门和医疗机构在疫情期间进行决策，例如预测医疗资源需求、评估防控措施的效果等。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情死亡病例的预测方法，评估不同预测模型的准确性，并为疫情应对提供数据支持。
