全球新冠疫情病例分析数据集GlobalCOVID-19CasesAnalysis-sam4om
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情分析, 流行病学, 时间序列分析, 疾病传播, 公共卫生, 数据可视化, 宏观经济
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的COVID-19疫情病例数据，记录了从疫情爆发至今的每日新增病例、累计病例、死亡人数、检测数据以及相关社会经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围起始于2020年初，涵盖了全球疫情爆发至今的时间段。
地理范围：数据覆盖全球各个国家和地区，包括各大洲和主要国家。
数据维度：数据集包含日期（date）、洲（continent）、国家/地区（location）、总病例数（total_cases）、新增病例数（new_cases）、新增病例平滑值（new_cases_smoothed）、总死亡人数（total_deaths）、新增死亡人数（new_deaths）、新增死亡人数平滑值（new_deaths_smoothed）、百万人口病例数（total_cases_per_million）、百万人口新增病例数（new_cases_per_million）、百万人口新增病例平滑值（new_cases_smoothed_per_million）、百万人口死亡人数（total_deaths_per_million）、百万人口新增死亡人数（new_deaths_per_million）、百万人口新增死亡人数平滑值（new_deaths_smoothed_per_million）、总检测人数（total_tests）、新增检测人数（new_tests）、千人检测总数（total_tests_per_thousand）、千人新增检测数（new_tests_per_thousand）、新增检测平滑值（new_tests_smoothed）、千人新增检测平滑值（new_tests_smoothed_per_thousand）、每病例检测数（tests_per_case）、阳性率（positive_rate）、检测单位（tests_units）、政府响应强度指数（stringency_index）、人口数（population）、人口密度（population_density）、平均年龄（median_age）、65岁以上人口比例（aged_65_older）、70岁以上人口比例（aged_70_older）、人均GDP（gdp_per_capita）、极端贫困人口比例（extreme_poverty）、心血管疾病死亡率（cardiovasc_death_rate）、糖尿病患病率（diabetes_prevalence）、女性吸烟者比例（female_smokers）、男性吸烟者比例（male_smokers）、洗手设施普及率（handwashing_facilities）、千人医院床位数（hospital_beds_per_thousand）、预期寿命（life_expectancy）、人类发展指数（human_development_index）等。
数据格式：CSV格式，文件名为covid-19cases.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的疫情监测系统和公共卫生机构，如世界卫生组织（WHO）等，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、政策影响评估和预测建模。
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、社会科学等领域的研究，如疫情传播规律分析、疫苗接种效果评估、社会经济因素对疫情的影响研究等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、保险行业、旅游行业等提供数据支持，例如疫情风险评估、医疗资源配置优化、旅游业复苏策略制定等。
决策支持：支持政府和公共卫生部门的疫情应对决策，包括疫苗接种计划制定、隔离政策调整、医疗资源调配等。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、社会科学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势、评估不同国家和地区的应对措施效果、分析社会经济因素对疫情的影响，并支持构建疫情预测模型，从而为公共卫生决策提供数据支持。
