全球新冠疫情监测数据集GlobalCOVID-19MonitoringDataset-mihirk2309
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 流行病学, 疫情数据, 时间序列分析, 公共卫生, 疾病传播, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自 Our World in Data 的全球新冠疫情相关数据，记录了全球范围内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，从2020年初至当前。
地理范围：数据覆盖全球所有国家和地区。
数据维度：数据集包括“iso_code”（国家/地区代码）、“continent”（洲）、“location”（国家/地区）、“date”（日期）、“total_cases”（累计确诊病例）、“new_cases”（新增病例）、“total_deaths”（累计死亡病例）、“new_deaths”（新增死亡病例）、“total_cases_per_million”（百万人口确诊病例数）、“new_cases_per_million”（百万人口新增病例数）、“stringency_index”（政府应对强度指数）、“population”（人口）、“gdp_per_capita”（人均GDP）、“life_expectancy”（预期寿命）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为owid-covid-data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于 Our World in Data，已进行标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、公共卫生政策评估和数据建模。
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、经济学等领域的学术研究，如疫情传播模型构建、疫苗接种效果评估、社会经济影响分析等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、政府部门、科研机构提供数据支持，特别是在疫情监测、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制定疫情防控策略，优化资源配置，提升公共卫生应急响应能力。
教育和培训：作为流行病学、统计学、数据科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全球疫情的演变趋势、分析不同国家和地区应对疫情的策略差异，以及评估各项干预措施的效果，从而帮助用户更好地理解和应对新冠疫情。
