全球幸福感与新冠疫情关联分析数据集GlobalHappinessandCOVID-19CorrelationAnalysisDataset-rahuldogra
数据来源：互联网公开数据
标签：幸福感, 新冠疫情, 疫情分析, 流行病学, 时间序列, 经济指标, 社会支持, 机器学习, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自世界幸福报告和约翰·霍普金斯大学的数据，记录了全球各国幸福感相关指标以及新冠疫情确诊病例的时间序列数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年1月22日至2020年8月12日。
地理范围：数据覆盖全球范围的国家和地区。
数据维度：数据集包括两部分数据：
1. 全球幸福感报告数据：包含国家或地区排名、幸福感评分、人均GDP、社会支持、健康预期寿命、自由度、慷慨度、腐败感知度等指标。
2. 新冠疫情确诊病例数据：包括各国家/地区以及省/州的确诊病例数，数据按日期进行时间序列排列。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为time_series_covid_19_confirmed.csv和worldwide_happiness_report.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的政府报告、学术研究和疫情信息平台，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于研究新冠疫情对全球幸福感的影响，以及不同社会经济因素与疫情发展之间的关系。
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：适用于流行病学、社会学、经济学等领域的学术研究，例如研究疫情对不同国家幸福感的影响、分析社会支持与疫情控制的关系等。
行业应用：可以为公共卫生、政策制定、风险评估等行业提供数据支持，尤其是在制定疫情应对策略、评估社会经济影响等方面。
决策支持：支持政府部门和国际组织进行决策，例如优化资源配置、制定有针对性的政策以提升民众幸福感。
教育和培训：作为社会科学、统计学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解全球疫情与社会发展之间的复杂关系。
此数据集特别适合用于探索疫情对全球幸福感的影响，并结合不同国家/地区的经济、社会等因素，分析其内在规律，帮助用户进行更深入的数据分析和决策支持。
