claritystorm/cdc-wonder-mortality

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license: cc-by-4.0
task_categories:
- tabular-regression
- tabular-classification
tags:
- healthcare
- mortality
- public-health
- epidemiology
- county-level
- united-states
pretty_name: CDC WONDER Compressed Mortality 1999-2016
size_categories:
- 10K<n<100K
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# CDC WONDER Compressed Mortality 1999-2016

18 years of county-level mortality data from CDC WONDER Compressed Mortality File (1999-2016).
55,000+ county x year records covering 3,100+ counties across all 50 US states and DC.
Includes deaths, population, crude death rates, mortality tiers (quintile-based), and computed Years of Potential Life Lost (YPLL).

| Records | Coverage | License | Updated |
|---------|----------|---------|---------|
| 55K+ county x year | 18 years, 3,100+ counties | CC-BY-4.0 | Annual |

## Quick Start

```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("hf://datasets/claritystorm/cdc-wonder-mortality/sample_1000.csv")
print(df.head())
```

## Schema

| Column | Type | Description |
|--------|------|-------------|
| record_id | int | Unique record identifier |
| county_fips | str | 5-digit county FIPS code |
| state_fips | str | 2-digit state FIPS code |
| county_name | str | County name and state |
| state_name | str | Full state name |
| year | int | Year (1999-2016) |
| deaths | int | Number of deaths |
| is_suppressed | bool | True if deaths < 10 (CDC suppression) |
| population | int | County population for that year |
| crude_rate | float | Deaths per 100,000 population |
| mortality_tier | str | Very Low / Low / Moderate / High / Very High |
| years_potential_life_lost | float | YPLL before age 75 |

## Use Cases

- **Public health surveillance** -- county-level mortality trends across 18 years
- **Health equity research** -- geographic disparities in death rates by county and state
- **Epidemiological modeling** -- population-adjusted mortality rates with confidence intervals
- **Policy analysis** -- track mortality outcomes relative to county characteristics over time
- **ML/AI training** -- pre-cleaned, analysis-ready tabular data for predictive modeling

## Get the Full Dataset

| Tier | Price | Includes |
|------|-------|----------|
| Sample | Free | 1,000 rows (this repo) |
| Complete | $129 | Full dataset, CSV + Parquet, commercial license |
| Annual | $249/yr | Complete + annual updates |

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## Source

CDC WONDER Compressed Mortality File, 1999-2016.
Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics.
All source data is US federal government work in the **public domain** (17 U.S.C. 105).

Processed and enriched by [ClarityStorm Data](https://claritystorm.com).

许可证：CC BY 4.0
任务类别：
- 表格回归（tabular-regression）
- 表格分类（tabular-classification）
标签：
- 医疗健康（healthcare）
- 死亡率（mortality）
- 公共卫生（public-health）
- 流行病学（epidemiology）
- 县级层面（county-level）
- 美国（United States）
展示名：CDC WONDER 1999-2016年压缩死亡率数据集
样本量范围：10000至100000条

# CDC WONDER 1999-2016年压缩死亡率数据集

本数据集包含源自CDC WONDER压缩死亡率文件（1999-2016年）的18年县级死亡率数据。共计5.5万余条县×年度组合记录，覆盖美国全部50个州及华盛顿哥伦比亚特区的3100余个县级行政区。数据集包含死亡人数、人口数、粗死亡率、基于五分位数划分的死亡率层级，以及测算得到的潜在减寿年数（Years of Potential Life Lost, YPLL）。

| 记录量 | 覆盖范围 | 许可证 | 更新频率 |
|---------|----------|---------|---------|
| 5.5万余条县×年度组合记录 | 18年时长，覆盖3100余个县级行政区 | CC BY 4.0 | 年度更新 |

## 快速上手

python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("hf://datasets/claritystorm/cdc-wonder-mortality/sample_1000.csv")
print(df.head())

## 数据结构

| 字段名 | 数据类型 | 字段说明 |
|--------|------|-------------|
| record_id | int | 唯一记录标识符 |
| county_fips | str | 5位县级FIPS代码 |
| state_fips | str | 2位州级FIPS代码 |
| county_name | str | 县级行政区名称及所属州 |
| state_name | str | 州的完整名称 |
| year | int | 数据所属年份（1999-2016年） |
| deaths | int | 对应年度的死亡总人数 |
| is_suppressed | bool | 若死亡人数少于10人则为真（遵循CDC数据隐匿规则） |
| population | int | 对应年度的县级行政区总人口数 |
| crude_rate | float | 每10万人口的死亡人数（粗死亡率） |
| mortality_tier | str | 死亡率层级，分为极低、低、中等、高、极高五个等级 |
| years_potential_life_lost | float | 75岁前死亡导致的潜在减寿年数（YPLL） |

## 应用场景

- **公共卫生监测**：分析18年间县级层面的死亡率变化趋势
- **健康公平性研究**：探究不同县及州之间死亡率的地域差异
- **流行病学建模**：使用经人口调整的死亡率及置信区间开展建模研究
- **政策分析**：追踪不同时期县级行政区特征对应的死亡率结局
- **机器学习/人工智能训练**：可直接用于预测建模的预处理完毕、分析就绪的表格型数据

## 获取完整数据集

| 套餐层级 | 价格 | 包含内容 |
|------|-------|----------|
| 样本集 | 免费 | 1000条数据（本仓库内提供） |
| 完整数据集 | 129美元 | 完整数据集（CSV及Parquet格式），附带商业使用许可证 |
| 年度订阅 | 249美元/年 | 完整数据集及年度更新包 |

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## 数据来源

CDC WONDER 1999-2016年压缩死亡率文件
美国疾病控制与预防中心（Centers for Disease Control and Prevention, CDC）、国家卫生统计中心（National Center for Health Statistics, NCHS）
所有源数据均为美国联邦政府作品，属于**公共领域**（依据美国版权法第17章第105条）。

本数据集由[ClarityStorm Data](https://claritystorm.com)进行处理与完善。