全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-dhrumilgohel
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, 流行病学, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例, 区域分析
数据概述：
该数据集包含来自世界各地的新冠病毒（COVID-19）疫情数据，记录了全球范围内确诊、死亡、康复和活跃病例的每日变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2020年1月22日，涵盖了疫情爆发初期至后续发展的时间序列。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括省份/州和国家/地区级别的疫情统计。
数据维度：数据集包括以下关键指标：省份/州，国家/地区，经纬度（用于地理定位），日期，确诊病例数，死亡病例数，康复病例数，活跃病例数，以及世界卫生组织（WHO）区域。
数据格式：CSV格式，文件名为covid_19_clean_complete.csv，方便数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于公开疫情报告和统计数据，经过清洗和整理，确保数据质量和可用性。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、预测建模以及风险评估。
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、社会学等领域的研究，例如疫情传播模式分析、不同地区疫情发展对比、政策干预效果评估等。
行业应用：为医疗健康、保险、旅游等行业提供数据支持，如医疗资源规划、风险评估、市场预测等。
决策支持：支持政府部门和卫生机构的疫情监测、预警、防控决策和资源分配。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、统计学等课程的教学案例，帮助学生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新冠疫情的时空演变规律，评估不同干预措施的效果，并为未来应对类似疫情提供数据支持。
