全球新冠疫情传播数据分析数据集GlobalCOVID-19PandemicSpreadDataAnalysis-mahmutsamierolu
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情传播, 疾病传播, 时间序列分析, 流行病学, 数据可视化, 疫情预测, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的全球新冠疫情相关数据，记录了全球范围内新冠病毒（COVID-19）的感染、死亡和康复病例数据。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9月24日。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区。
数据维度：数据集包含确诊病例、死亡病例、康复病例等关键指标，以及各地区/国家的经纬度信息，并按日期进行时间序列记录。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，包括confirmed_global.csv（全球确诊病例）、recovered_global.csv（全球康复病例）、Death_global.csv（全球死亡病例）和death_us.csv（美国死亡病例）等文件，方便数据分析和处理。此外，还包含数据可视化文件（.gif）和Jupyter Notebook文件（.ipynb），用于数据分析和结果展示。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据跟踪项目和公共卫生机构的报告，已经过初步整理和清洗，方便直接使用。
该数据集适合用于疫情传播趋势分析、疫情预测模型构建、以及可视化展示。
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：适用于流行病学研究、疾病传播模型构建、疫情趋势分析等学术研究，例如分析不同国家和地区的疫情发展差异，评估干预措施的效果等。
行业应用：为公共卫生机构、医疗健康行业提供数据支持，例如辅助制定疫情防控策略、预测医疗资源需求等。
决策支持：支持政府和卫生部门的决策制定，例如评估疫情风险、调整防控措施、优化资源分配等。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、流行病学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解疫情数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律、评估不同国家和地区的应对策略，以及预测疫情未来的发展趋势，从而为公共卫生决策提供数据支持。
