新冠疫情预测死亡病例数据集COVID-19PredictionFatalitiesDataset-halimtannous
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，疫情预测，死亡病例，时间序列分析，预测模型，流行病学，公共卫生，数据分析
数据概述：
该数据集包含预测的新冠疫情死亡病例数据，记录了不同预测时间点（ForecastId）的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，但从疫情预测的背景推断，数据可能对应疫情爆发期间的预测。
地理范围：数据未明确标示地理范围，但可以推断出数据与全球范围内的新冠疫情相关。
数据维度：数据集包括三个主要字段：ForecastId（预测标识符），ConfirmedCases（确诊病例数），Fatalities（死亡病例数）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于进行数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于公开的疫情预测项目，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、死亡病例预测和公共卫生决策支持。
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、公共卫生和时间序列分析等领域的研究，例如预测模型的评估、疫情发展趋势分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疫情风险评估、资源调配和公共卫生政策制定方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构进行疫情管理和资源规划，优化应对措施。
教育和培训：作为流行病学、数据分析和预测建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势，评估预测模型的准确性，以及支持公共卫生决策。
