新冠症状与严重程度分析数据集COVID-19SymptomsandSeverityAnalysis-yahyaouiyassine

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠, 症状, 严重程度, 流行病学, 疾病分析, 数据挖掘, 机器学习, 健康

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的关于新冠病毒感染者的症状、严重程度以及人口学特征的数据，旨在为新冠疫情相关的研究提供数据支持。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段的横截面数据。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为全球范围内的数据。数据维度：数据集包含了多种症状的出现情况（如发烧、疲劳、干咳、呼吸困难等）、疾病严重程度（轻度、中度、无症状、重度）、年龄分组、性别以及是否与新冠患者接触等信息。数据格式：CSV格式，文件名为Cleaned-Data.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行清洗和整理。该数据集适合用于疾病传播、症状关联分析、风险评估等研究。

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：适用于流行病学研究、疾病传播模型构建、症状与严重程度关联分析等。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，如疾病风险评估、患者预后预测、医疗资源分配等。决策支持：支持公共卫生部门的决策制定，如疫情监控、防控措施优化、疫苗接种策略制定等。教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业学生的实训数据，帮助他们理解疾病特征、应用数据分析方法。此数据集特别适合用于分析新冠病毒的症状表现、严重程度以及与人口学特征之间的关系，帮助用户深入了解新冠病毒的传播规律和影响因素，从而辅助制定有效的防控策略。