全球新冠病毒确诊病例时间序列数据集COVID-19GlobalConfirmedCasesTimeSeries-reuslll
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 确诊病例, 时间序列, 疫情传播, 流行病学, 疾病监测, 空间分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自世界各地的COVID-19（新冠病毒病）确诊病例的时间序列数据，记录了从2020年1月22日开始的每日确诊病例数量。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3月24日。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括各个国家和地区的病例数据，部分数据还细化到省/州级别。
数据维度：数据集包括“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度），以及从2020年1月22日开始的每日确诊病例数。
数据格式：CSV格式，文件名为time_series_covid19_confirmed_global.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公共卫生机构和研究机构的疫情报告，已进行标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播分析和预测建模。
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、公共卫生、疾病传播等领域的学术研究，如疫情传播模型构建、疫情趋势分析等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门提供数据支持，用于疫情监测、风险评估和防控策略制定。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情应对措施，优化资源分配，降低疫情影响。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学等课程的教学辅助材料，帮助学生理解疫情发展趋势，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索COVID-19疫情的传播规律、评估不同地区的疫情严重程度，并为未来的疫情应对提供经验。
