COVID-19疫情数据集COVID-19疫情数据集-franklinposso
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19， 数据集， 疫情监测， 公共卫生， 时间序列， 机器学习， 数据分析， 全球疫情
数据概述： 该数据集来自多个公开数据源，记录了COVID-19疫情的全球传播情况，包括确诊病例，死亡病例，康复病例等详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月到2023年12月。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家和地区的疫情情况。
数据维度：数据集包括日期，国家/地区，确诊病例数，死亡病例数，康复病例数，活跃病例数等变量。
数据格式：数据提供为SQL数据库格式，便于进行复杂的数据查询和分析。
来源信息：数据来源于约翰霍普金斯大学，世界卫生组织等公开数据源，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，疫情监测，时间序列分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，预测分析等方面具有广泛的应用价值。
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COVID-19疫情传播规律，防控措施效果等研究，如疫情预测，风险评估等。
行业应用：可以为政府，医疗机构提供数据支持，特别是在疫情监测，资源分配和防控策略制定方面。
决策支持：支持疫情形势的快速评估，帮助相关机构制定科学的防控决策。
教育和培训：作为公共卫生管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索COVID-19全球疫情的传播规律与控制策略，帮助用户实现准确的疫情预测，优化防控措施，提高公共卫生管理水平。
