全球新冠疫情发展趋势数据集GlobalCOVID-19PandemicTrendDataset-evgeniyshevlyakov
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，疫情数据，时间序列分析，疾病传播，公共卫生，死亡率，康复率，国家
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道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）的传播、确诊、死亡及康复情况。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今的多个时间点。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，提供了全球疫情的整体概览。
数据维度：数据集包括“Date”（日期）、“Country”（国家）、“Confirmed new”（新增确诊病例）、“Confirmed”（累计确诊病例）、“Deaths new”（新增死亡病例）、“Deaths”（累计死亡病例）、“Recovered new”（新增康复病例）、“Recovered”（累计康复病例）、“Ill”（现存病例）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为covid19.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开疫情报告和相关统计，经过整理和汇总，方便用户进行分析。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、疾病传播模型构建、公共卫生政策研究等。
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、公共卫生学、统计学等领域的学术研究，如疫情传播动力学研究、不同国家疫情应对策略对比分析等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、政府部门提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、资源调配等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定疫情防控策略，优化医疗资源配置，以及评估不同干预措施的效果。
教育和培训：作为公共卫生、流行病学等相关课程的教学辅助材料，帮助学生理解疫情发展规律，进行数据分析实践。
此数据集特别适合用于分析全球新冠疫情的发展趋势，评估不同国家和地区的疫情应对措施，并预测未来的疫情发展走向，从而支持更有效的公共卫生决策。
