新型冠状病毒患者特征数据分析集2020

新型冠状病毒患者特征数据分析集2020 数据来源：互联网公开数据 标签：新型冠状病毒,患者特征,风险群体,感染率,并发症,死亡率,机器学习,数据清洗,特征工程 数据概述： 本数据集包含2020年12月6日之前，来自14个国家和地区的4535323条新型冠状病毒患者的详细记录，旨在识别高风险群体及影响感染、并发症和死亡的患者特征。数据集经过多轮清洗与特征工程，并针对机器学习进行了优化，确保数据的准确性和适用性。 数据用途概述： 该数据集适用于医疗研究、公共卫生政策制定、风险评估及机器学习模型开发等多种场景。研究人员可以利用数据集识别疫情中的高风险群体；公共卫生机构可以通过分析数据制定更有效的防控策略；机器学习工程师可以基于数据集训练预测模型，辅助医疗决策。 举例： 数据集包括患者的年龄、性别、是否患有基础疾病、感染来源、并发症及最终结果等信息。例如，一项分析发现，年龄较大且患有基础疾病（如心脏病、糖尿病）的患者更易发展为重症，从而为疫情防控提供了重要参考。