新冠疫情预测死亡病例数据集COVID-19ForecastFatalities-sasrdw
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, 流行病学, 预测模型, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含与新冠疫情相关的预测数据，记录了基于不同预测模型的死亡病例预估值。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，推测为疫情期间的预测数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测为全球范围或特定国家/地区的数据。
数据维度：数据集包括以下字段：ForecastId（预测编号），ConfirmedCases（预测的确诊病例数），Fatalities（预测的死亡病例数）。
数据格式：CSV格式，文件名为gbt5e_updatedcsv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于疫情相关的公开数据或预测模型输出结果，具体来源未明确标注。
该数据集适合用于疫情死亡病例的预测、趋势分析以及预测模型评估。
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、评估预测模型的准确性，以及探索影响死亡率的因素。
行业应用：可以为医疗卫生部门、政府机构提供数据支持，用于疫情风险评估、资源分配和制定防控策略。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定应对疫情的决策，如预测医疗资源需求、评估疫苗接种策略等。
教育和培训：作为流行病学、数据分析等课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员理解疫情预测方法。
此数据集特别适合用于探索疫情死亡病例的预测规律，评估不同预测模型的性能，并为疫情应对提供数据支持。
