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这项研究致力于分析假期对确诊冠状病毒疾病统计的影响。
先知使用带国家和地区假日的假日图书馆。
截至2020年6月30日，假日图书馆仅提供62个国家（部分地区）的服务：

[“ AR”，“ AT”，“ AU”，“ BD”，“ BE”，“ BG”，“ BR”，“ BY”，“ CA”，“ CH”，“ CL”，“ CN”，“ CO'，'CZ'，'DE'，'DK'，'DO'，'EE'，'EG'，'ES'，'FI'，'FR'，'GB'，'GR'，'HN' ，“ HR”，“ HU”，“ ID”，“ IE”，“ IL”，“ IN”，“ IS”，“ IT”，“ JP”，“ KE”，“ KR”，“ LT”，“ LU'，'MX'，'MY'，'NG'，'NI'，'NL'，'NO'，'NZ'，'PE'，'PH'，'PK'，'PL'，'PT' ，“ PY”，“ RS”，“ RU”，“ SE”，“ SG”，“ SI”，“ SK”，“ TH”，“ TR”，“ UA”，“ US”，“ZA”]或['Argentina'，'Australia'，'Austria'，'Bangladesh'，'Belarus'，'Belgium'，'Brazil'，'Bulgaria'，'Canada'，'Chile'，'China'，'哥伦比亚”，“克罗地亚”，“捷克”，“丹麦”，“多米尼加共和国”，“埃及”，“爱沙尼亚”，“芬兰”，“法国”，“德国”，“希腊”，“洪都拉斯”，“匈牙利” ”，“冰岛”，“印度”，“印度尼西亚”，“爱尔兰”，“以色列”，“意大利”，“日本”，“肯尼亚”，“韩国”，“立陶宛”，“卢森堡”，“马来西亚”，“墨西哥”，“荷兰”，“新西兰”，“尼加拉瓜”，“尼日利亚”，“挪威”，“巴基斯坦”，“巴拉圭”，“秘鲁”，“菲律宾”，“波兰”，“葡萄牙”，“俄罗斯联邦”，“塞尔维亚”，“新加坡”，“斯洛伐克”，“斯洛文尼亚”，“南非”，“西班牙”， “瑞典”，“瑞士”，“泰国”，“土耳其”，“乌克兰”，“英国”，“美国”]

我将立即注意到，假日库说明中的可用国家/地区列表包含许多错误，这些错误是我写给作者的。

当我问这个列表是否会扩展时，先知团队清楚地表明，他们正在等待假期图书馆扩展的社区的帮助。

不幸的是，假期库的格式不是很适合冠状病毒问题，因为它有很多缺点。首先，国家名称是用一个单词给出的，这使得许多国家很难根据其通用名称来识别它们（ISO 3166）。最好根据ISO 3166，数据集包含英文的通用名称和两个字母的缩写（请参阅pycountry）。
第二，日期不适合假期对冠状病毒统计的潜在影响。众所周知，在感染后，症状的活跃表现会延迟4-10天出现，也就是说，一个人只有在4-7天后才可能进入疾病数量统计。因此，建议使用影响日期窗口：

Lower_window = [4, 7]
Upper_window = [7, 10]

However, the Prophet technology requires
Lower_window <= 0
But my request to allow positive numbers in this parameter was refused by the Prophet team and advised to simply move the dates themselves.
Therefore, it is advisable to shift the holiday dates by 7 days. If the researcher thinks that 7 is too much and enough is 4 days, then he simply indicates "Lower" of window in -3. Actually, by default, it makes sense to specify parameters:

Lower_window = -3
Upper_window = 3

If necessary, these settings are easy to change

Content

This dataset:

Contains ISO codes, ISO names (common and official) (ISO 3166) of 67 countries.
Contains imported dates from the holidays library for 2020-01-20-2020-12-31 (all countries from holidays library as of July 30, 2020), and the same dates, but moved 7 days forward.
Holidays of countries that are not in the list of holidays of the library, but which are in the data of the World Health Organization and on which considerable statistics of diseases on coronavirus are already collected.
Parameters for Prophet model:
lower_window, upper_window, prior_scale
If you find errors, please write to the Discussion.

It is planned to periodically update (and, if necessary, correct) this dataset. Only the latest version will be available each time.

Acknowledgements

Thanks to the authors of the information resources

https://github.com/dr-prodigy/python-holidays
https://en.wikipedia.org/wiki/Listofholidaysbycountry
about the dates and names of holidays in different countries, which I used.

Thanks for the image to iXimus from Pixabay

Inspiration

The main task for which this dataset was created is to study the impact of holidays on the accuracy of predicting coronavirus diseases, identifying new patterns, and forming optimal solutions to counteract or minimize its spread.

为了提高对假日对冠状病毒患者人数的影响建模的准确性，需要解决的任务是改进此数据集：
1）扩大国家/地区清单
2）阐明假日日期
3）阐明
lower_window, upper_window, prior_scale
必须每个国家和每个假期都独一无二。

另外，建议对每个国家/地区进行类似的工作，但是在此数据集中不会这样做。