新冠疫情预测死亡与确诊数据集COVID-19ForecastConfirmedCasesandFatalities-nipurndoshi
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 确诊病例, 死亡人数, 时间序列分析, 预测模型, 流行病学, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含与新冠疫情相关的预测数据，记录了预测的ConfirmedCases（确诊病例）和Fatalities（死亡人数）信息，用于疫情趋势分析和预测建模。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据ForecastId推测为一段时间内的预测数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于全球范围内的疫情分析。
数据维度：数据集包括ForecastId（预测编号）、ConfirmedCases（确诊病例数）和Fatalities（死亡人数）三个主要数据项。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为submissioncsv，便于数据分析和处理。另外，还包含一个SIR_examplepng的图像文件，可能用于展示预测结果或模型示意。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源未明确，但包含了对疫情预测相关的数据。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、预测模型构建和评估，以及相关的公共卫生研究。
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、公共卫生领域的学术研究，例如疫情传播动力学分析、预测模型评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疫情风险评估、医疗资源规划、公共卫生政策制定等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构进行疫情应对策略的制定，例如预测疫情发展趋势、评估防控措施的有效性等。
教育和培训：作为流行病学、数据分析相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情预测模型，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索疫情发展规律、评估预测模型的准确性，以及为决策者提供数据支持，以更好地应对疫情挑战。
