全球新冠疫情发展趋势数据集GlobalCOVID-19PandemicTrendDataset-rahulmakwana
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 疾病传播, 流行病学, 时间序列分析, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例
数据概述：
该数据集整合了全球范围内的新冠疫情相关数据，记录了疫情的发生、发展和变化趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2020年1月22日开始的疫情爆发初期至今的全球疫情数据。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括各省份/州的数据。
数据维度：数据集包含以下关键指标：序号(SNo)、观测日期(ObservationDate)、省份/州(Province/State)、国家/地区(Country/Region)、最后更新时间(Last Update)、确诊病例(Confirmed)、死亡病例(Deaths)和康复病例(Recovered)。
数据格式：数据集主要以CSV和XLSX格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公共卫生机构、政府部门和新闻媒体等公开渠道，并经过整理和汇总。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、传播模型构建和公共卫生政策研究。
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、时间序列分析等领域的学术研究，如疫情传播动力学研究、疫情预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门和保险公司提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、资源调配等方面。
决策支持：支持政府部门制定疫情防控政策、优化医疗资源配置和评估政策效果。
教育和培训：作为公共卫生、流行病学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于分析疫情的时空演变规律，评估不同干预措施的效果，并预测未来的疫情发展趋势。
