全球新冠疫情时间序列分析数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesAnalysisDataset-dogusirt
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 流行病学, 时间序列分析, 疫情数据, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自全球范围的COVID-19疫情数据，记录了不同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2021年至2023年。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家、省份/州等不同层级。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如确诊病例（Confirmed）、死亡病例（Deaths）、康复病例（Recovered）、活跃病例（Active）、地理位置（Lat, Long_）等。
数据格式：CSV格式，包含多个独立文件，文件名中包含日期信息，便于时间序列分析。
来源信息：数据来源于公开疫情报告，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、预测建模和可视化展示。
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：适用于公共卫生、流行病学、统计学等领域的研究，如疫情传播规律分析、不同国家和地区疫情对比、疫苗接种效果评估等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、政府部门、保险公司等提供数据支持，用于疫情监测、风险评估、资源分配、政策制定等。
决策支持：支持政府和医疗机构的决策制定，优化疫情应对策略，提高防控效率。
教育和培训：作为公共卫生、数据分析等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员了解疫情数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于分析新冠疫情的时空演变规律，评估不同防控措施的效果，预测疫情发展趋势，并支持相关领域的决策制定。
