全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-mekhdigakhramanian
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，时间序列，确诊病例，死亡病例，康复病例，出行指数，封锁措施，地理位置
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的全球新冠疫情相关数据，记录了疫情期间全球各地的确诊、死亡、康复病例数据，以及出行指数和封锁措施信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2020年1月22日至2020年3月15日。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括各国家/地区的省份/州。
数据维度：数据集包括以下几个主要数据项：
time_series_covid19_confirmed_global.csv：全球范围内每日新冠病毒确诊病例数。
time_series_covid19_recovered_global.csv：全球范围内每日新冠病毒康复病例数。
time_series_covid19_deaths_global.csv：全球范围内每日新冠病毒死亡病例数。
Citymapper_Mobility_Index_20200707.csv：城市出行指数数据（该文件可能提供了疫情期间的出行变化数据）。
wikipedia_lockdown.csv：维基百科上关于封锁措施的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，例如约翰·霍普金斯大学疫情数据和维基百科等。数据集已进行初步整理，方便用户进行时间序列分析。
该数据集适合用于疫情传播分析、疫情预测、政策评估等研究。
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、社会经济学等领域的学术研究，如疫情传播模型构建、政策干预效果评估等。
行业应用：可以为医疗健康、保险、旅游等行业提供数据支持，特别是在风险评估、资源分配、市场预测等方面。
决策支持：支持政府部门和公共卫生机构进行疫情监测、防控决策和资源调配。
教育和培训：作为流行病学、数据分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解疫情发展规律和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的地域差异、时间趋势，以及封锁措施对疫情的影响，帮助用户实现疫情预测、政策评估等目标。
