新冠症状与患者接触史数据集COVID-19SymptomsandPatientContactHistoryDataset-mithilesh16
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 症状分析, 流行病学, 临床数据, 健康数据, 数据挖掘, 机器学习, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于新冠病毒（COVID-19）患者的症状表现和接触史数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为反映特定时间段内的症状记录。
地理范围：数据包含来自不同国家/地区的患者信息，如中国。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：发烧（Fever）、疲劳（Tiredness）、干咳（Dry Cough）、呼吸困难（Difficulty in Breathing）、喉咙痛（Sore Throat）、无症状（None_Sympton）、疼痛（Pains）、鼻塞（Nasal Congestion）、流鼻涕（Runny Nose）、腹泻（Diarrhea）、未经历症状（None_Experiencing）、国家（Country）、性别（gender）、年龄（age）、严重程度（Severity_level）、与新冠患者的接触史（contact_with_covid19_patient）。
数据格式：CSV格式，文件名为“Cleaned-Data-updatedcsv”，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开渠道，并已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、症状分析、风险评估等领域。
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：适用于新冠疫情相关的流行病学研究，例如症状关联性分析、患者特征分析、传播风险评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病诊断、公共卫生政策制定、疫情预测和风险管理等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构进行疫情监测、资源调配、防控措施优化等方面的决策。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入了解新冠疫情的特点和影响。
此数据集特别适合用于研究新冠病毒的症状表现与患者特征之间的关系，以及评估患者接触史对疾病传播的影响，从而帮助制定更有效的防控策略。
