全球新冠病毒确诊病例时间序列数据集GlobalCOVID-19ConfirmedCasesTimeSeriesDataset-ahmdamyn
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，时间序列，数据集，流行病学，全球健康，数据可视化，公共卫生，机器学习
数据概述： 该数据集包含来自全球范围内的新冠病毒确诊病例数据，记录了不同国家和地区的疫情发展趋势。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：数据覆盖了全球多个国家和地区，涵盖主要疫情发生地的确诊病例数据。
数据维度：数据集包括日期，国家/地区，确诊病例数，新增病例数，累计病例数等变量。数据格式为CSV，便于进行时间序列分析和处理。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO）和各国官方卫生部门，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，公共卫生政策分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在疫情趋势预测，防控策略评估等方面具有重要价值。
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：适用于疫情传播规律，疫情趋势预测等流行病学研究，如不同国家疫情发展对比，疫情高峰期分析等。
行业应用：可以为全球卫生组织，各国政府和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：支持公共卫生政策的制定和调整，帮助相关部门评估防控措施的效果和优化资源配置。
教育和培训：作为公共卫生，流行病学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析，趋势预测等方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律和趋势，帮助用户实现准确的疫情预测和防控策略优化，为全球公共卫生管理提供数据支持。
