全球新冠疫情传播数据数据集GlobalCOVID-19SpreadData-hibyrux
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 传播分析, 疾病传播, 时间序列, 流行病学, 地理空间, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的COVID-19疫情传播数据，记录了疫情发生以来全球各国家和地区的病例确诊、死亡和康复情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年1月22日开始，涵盖了疫情爆发初期至后期的数据。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家和地区，包括各省/州的数据（若有）。
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）、“Date”（日期）、“Confirmed”（确诊病例）、“Deaths”（死亡病例）、“Recovered”（康复病例）等关键指标。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：covid_19_clean_complete.csv和complete_data.csv，前者包含确诊、死亡和康复数据，后者包含确诊和死亡数据。数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于疫情传播分析、流行病学研究和预测建模。
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，如疫情传播模式分析、疾病发展趋势预测、政策干预效果评估等。
行业应用：可以为医疗健康、保险、旅游、交通等行业提供数据支持，尤其是在风险评估、资源配置、市场预测等方面。
决策支持：支持政府、卫生机构等部门的决策制定，用于制定和优化疫情防控策略、资源分配方案。
教育和培训：作为流行病学、数据分析、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于探索疫情在不同地区、不同时间段的传播规律，评估各种干预措施的效果，以及预测未来的疫情发展趋势，为制定有效的应对策略提供数据支持。
