全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-emanayman88
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, 治愈病例, 流行病学, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自约翰·霍普金斯大学（JHU）CSSE收集的全球范围内的新冠疫情时间序列数据，记录了全球各地区新冠病毒的传播情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年1月22日至2020年9月27日。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家和地区，包括省份/州等细分区域。
数据维度：数据集包含三个主要文件：time_series_covid19_confirmed_global.csv（确诊病例）、time_series_covid19_deaths_global.csv（死亡病例）、time_series_covid19_recovered_global.csv（治愈病例）。每个文件包含“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度）以及从2020年1月22日开始逐日累积的病例数。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于约翰·霍普金斯大学（JHU）CSSE，数据已进行结构化整理和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、预测建模和数据可视化等。
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、社会科学等领域的研究，如疫情传播模式分析、政策干预效果评估、病例增长预测等。
行业应用：可以为医疗健康、保险、旅游等行业提供数据支持，如医疗资源规划、风险评估、市场预测等。
决策支持：支持政府和卫生部门的疫情应对决策，包括制定隔离政策、疫苗接种策略、医疗资源分配等。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情在全球范围内的传播规律和趋势，以及评估不同国家和地区的应对措施效果，帮助用户实现疫情风险评估、预测和管理等目标。
