标题：全球累积过量死亡数据集
数据内容：
该数据集包含了全球多个国家或地区的累积过量死亡数据。数据元素包括：
1. 实体（Entity）：表示国家或地区名称。
2. 代码（Code）：与实体对应的国家或地区代码。
3. 日期（Day）：表示数据对应的日期。
4. 累积过量死亡（中心估计值）：表示某一时间段内累积的过量死亡人数的中心估计值。
5. 累积过量死亡（95%置信区间，上限）：表示累积过量死亡人数的95%置信区间上限。
6. 累积过量死亡（95%置信区间，下限）：表示累积过量死亡人数的95%置信区间下限。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于分析全球范围内的累积过量死亡趋势，评估疫情或其他公共卫生事件对死亡率的影响。适用于以下行业和问题：
1. 公共卫生：研究疫情对死亡率的长期影响，制定防疫政策。
2. 政策制定：为政府提供数据支持，优化资源分配和政策实施。
3. 保险行业：评估疫情对人寿保险和健康险的影响，调整风险模型。
4. 学术研究：支持流行病学研究，分析不同国家的死亡率差异和驱动因素。
标签：过量死亡, 全球健康, 公共卫生, 数据分析, 疫情评估
行业分类：
1. 公共卫生
2. 政策制定
3. 保险行业
4. 学术研究
统计信息分析：
- 数据集中包含237个不同的国家或地区（Entity）。
- 每个国家或地区对应唯一的代码（Code）。
- 数据覆盖了234个不同的日期（Day）。
- 累积过量死亡（中心估计值）有54983种不同的数值，显示出数据的多样性和广泛的覆盖范围。
- 置信区间（95% CI）的上限和下限分别有54982和54992种不同的数值，表明数据的波动性和统计学意义。
