全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-yaninahusarevych
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 时间序列, 疫情数据, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例, 疫情分析, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自全球范围的新冠疫情数据，记录了各国家/地区每日的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2020年1月22日，持续更新，具体截止时间取决于数据来源。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家和省/州等不同行政区域。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如：国家/地区、最后更新时间、确诊病例、死亡病例、康复病例、活跃病例、新增确诊病例、新增康复病例、发病率、检测人数、住院人数、省/州、FIPS代码、UID、ISO3国家代码、报告日期等。
数据格式：CSV格式，包含cases_time.csv和cases_country.csv两个文件，便于时间序列分析和数据可视化。数据经过结构化处理，方便进行统计分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源待定，数据已进行清洗和标准化处理，以确保数据质量。
该数据集适合用于疫情传播分析、预测模型构建、政策效果评估等研究。
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、数据科学等领域的研究，例如疫情传播动态分析、感染率预测、死亡率分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业、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、资源分配等。
决策支持：支持政府部门制定疫情防控政策，辅助医疗机构进行资源规划，并为公众提供疫情信息参考。
教育和培训：作为公共卫生、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解疫情数据分析。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势，评估不同干预措施的效果，并预测未来的疫情走势，从而为决策提供数据支持。
