datasets

公共数据集，由https://covid-self-report.ch/提供。数据包括日期、位置、经纬度以及与Covid-19相关的健康和疾病统计信息。

A public dataset provided by https://covid-self-report.ch/. The data includes dates, locations, latitude and longitude, as well as health and disease statistics related to Covid-19.

原始信息汇总

数据集概述

数据来源

• 数据由 https://covid-self-report.ch/ 提供。

数据字段说明

字段名	描述
date	日期
locator	NPA/PLZ（邮政编码）
latitude	纬度
longitude	经度
total_healthy	报告健康状态的人数
total_sick_guess_no_corona	报告生病但未怀疑是新冠病毒的人数
total_sick_guess_corona	报告生病且怀疑是新冠病毒的人数
total_sick_corona_confirmed	报告生病且经官方分析确认是新冠病毒的人数
total_recovered_not_confirmed	报告已从新冠病毒中康复但未经官方确认的人数
total_recovered_confirmed	报告已从新冠病毒中康复且经官方确认的人数

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过集成来自https://covid-self-report.ch/的公开数据而构建，包含了一系列与COVID-19疫情相关的健康状态报告。数据集的构建涉及对日期、地理位置信息以及不同健康状况人数的采集与整合，旨在为研究人员提供一个关于疫情动态的详实数据源。

特点

数据集的特点在于其详尽地记录了个体自我报告的健康状态，包括健康、疑似非新冠病毒感染导致的生病、疑似新冠病毒感染导致的生病、官方确认的新冠病毒感染以及从新冠病毒中康复的个体数量。这些数据以CSV格式存储，并提供了清晰的表头映射，方便用户理解每一列数据的含义。

使用方法

用户可以通过访问提供的链接直接获取数据集，数据以CSV格式组织，可以通过常见的表格处理软件或编程语言中的数据处理库进行读取和分析。用户需根据表头映射理解各字段的含义，并依据自身研究需求对数据进行相应的处理和挖掘。

背景与挑战

背景概述

在COVID-19疫情全球肆虐的背景下，瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的研究人员构建了datasets数据集，旨在为疫情监测、分析与预测提供数据支撑。该数据集首次公开于2020年，汇集了来自https://covid-self-report.ch/的公众自发报告的健康状况数据。它记录了日期、地点坐标以及不同健康状况的人数统计，对于理解疫情动态、评估防控措施效力具有重要作用。

当前挑战

该数据集在构建和应用过程中面临的挑战主要包括：1）确保数据报告的真实性和准确性，避免个人主观判断对数据质量的影响；2）处理地理位置信息可能带来的隐私保护问题；3）如何整合和更新快速变化的疫情数据，以适应疫情动态变化的需求。此外，数据集在解决COVID-19疫情相关领域问题，如疫情趋势预测、疾病传播模型构建等方面也面临诸多挑战。

常用场景

经典使用场景

在公共卫生监测领域，该数据集常被用于构建疾病传播模型，经典的使用场景在于通过分析日期、地区编码、地理位置及健康状况等信息，对COVID-19的感染趋势进行实时监控与预测。

解决学术问题

该数据集为学术界提供了宝贵的自报健康状况数据，解决了在非常规公共卫生事件中，如何快速收集和分析大范围人群健康状况的问题，对于流行病学研究具有重要的意义和影响。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出了一系列研究工作，包括但不限于疫情预测模型、健康状态演变分析，以及公共卫生干预措施的效果评估等，为疫情防控提供了科学依据。