全球新冠疫情发展趋势数据集GlobalCOVID-19PandemicTrendDataset-manjushachan
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 流行病学, 时间序列分析, 疫情传播, 死亡病例, 康复病例, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的2020年至2022年新冠疫情相关数据，记录了各国家和地区的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年初至2022年。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区。
数据维度：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）、“Active”（活跃病例）、“WHO Region”（WHO区域）等。
数据格式：CSV格式，文件名为covid_19_clean_complete_2022.csv，便于数据分析和可视化。
数据来源：数据来源于公开的疫情报告和统计数据，已进行清洗和整合。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、预测建模和流行病学研究。
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、公共卫生领域的学术研究，如疫情传播模型构建、疫情影响因素分析等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、政府部门提供数据支持，尤其在疫情监测、风险评估、政策制定等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构的决策制定，优化资源配置和防控策略。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学等课程的实训材料，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新冠疫情的时空演变规律，评估不同防控措施的效果，并预测未来的疫情发展趋势，为相关决策提供数据支撑。
