新冠疫情预测死亡病例数据集COVID-19PredictionFatalitiesDataset-zhkzyy99

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情, 死亡病例, 疫情预测, 时间序列分析, 流行病学, 机器学习, 数据分析, 疫情趋势

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的关于全球新冠疫情期间确诊病例与死亡病例的数据，旨在用于疫情发展趋势预测和分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2020年3月12日至2020年3月14日，为疫情早期阶段的数据。地理范围：数据包含亚美尼亚等国家或地区的数据，具体覆盖范围有限，但可用于初步的疫情分析。数据维度：数据集包括“Id”（唯一标识符）、“Province_State”（省/州）、“Country_Region”（国家/地区）、“Date”（日期）、“ConfirmedCases”（确诊病例）和“Fatalities”（死亡病例）等字段，以及预测的“ForecastId”、“ConfirmedCases”、“Fatalities”数据。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train1.csv，test1.csv和submission1.csv三个文件，方便数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开疫情数据，已进行结构化处理。该数据集适合用于流行病学研究、疫情预测模型构建和时间序列分析。

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、公共卫生等领域的研究，用于分析疫情发展趋势、评估疫情对不同地区的影响。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疫情预警、资源调配和风险评估方面。决策支持：支持政府和卫生部门制定疫情防控策略，优化资源分配。教育和培训：作为流行病学、数据分析等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解疫情数据分析。此数据集特别适合用于构建早期疫情预测模型，探索确诊病例与死亡病例之间的关系，并评估不同地区疫情的差异性。