全球新冠疫情时间序列数据COVID-19GlobalTimeSeriesData-mathurinache
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, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例, 流行病学, 疾病传播
数据概述：
该数据集包含来自约翰·霍普金斯大学 CSSE 的全球新冠疫情时间序列数据，记录了全球范围内新冠病毒（COVID-19）的传播情况。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，持续更新至2020年3月23日。
地理范围： 数据覆盖全球范围的国家和地区，包括各国家/地区的省份或州。
数据维度： 数据集包括各地区每日的累计确诊病例、死亡病例和康复病例数量，以及每个地区的经纬度信息。
数据格式： 数据以 CSV 格式提供，包含三个独立的文件，分别对应确诊病例、死亡病例和康复病例，每个文件均包含日期和地理位置信息。
来源信息： 数据来源于约翰·霍普金斯大学 CSSE 发布的公开数据集，数据已进行结构化整理，方便分析。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播模型构建和预测分析。
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、公共卫生和生物统计学等领域的研究，如分析疫情传播趋势、评估干预措施效果等。
行业应用： 可以为医疗卫生行业、政府部门和相关研究机构提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估和政策制定方面。
决策支持： 支持政府部门和医疗机构进行疫情相关的决策，如资源分配、防控措施调整等。
教育和培训： 作为流行病学、数据分析和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情传播规律。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播模式、预测疫情发展趋势，以及评估不同干预措施的效果，从而帮助用户更好地应对疫情挑战。
