全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-ujjwalkumar26
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 流行病学, 时间序列分析, 疫情数据, 疫苗接种, 死亡率, 感染率, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自全球多个国家和地区的新冠疫情相关数据，记录了从疫情爆发初期至今的每日疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间为2020年2月24日至今。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家和地区。
数据维度：数据集包括“iso_code”（国家/地区代码）、“continent”（洲）、“location”（地点）、“date”（日期）、“total_cases”（累计确诊病例数）、“new_cases”（新增病例数）、“total_deaths”（累计死亡病例数）、“new_deaths”（新增死亡病例数）、“total_vaccinations”（疫苗接种总数）、“stringency_index”（政府应对措施严格指数）、“population”（人口）、“population_density”（人口密度）等关键指标，以及其他如ICU住院人数、检测数量、人口结构等辅助信息。
数据格式：CSV格式，文件名为covid-data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的疫情数据资源，例如政府报告、世界卫生组织（WHO）等。数据可能经过清洗和标准化处理，以确保数据质量和一致性。
该数据集适合用于疫情趋势分析、预测建模、公共卫生政策评估和研究。
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研究，如疫情传播模型构建、疫苗接种效果评估、不同国家应对措施的对比分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业、保险行业、旅游行业等提供数据支持，特别是在风险评估、市场预测、资源分配等方面。
决策支持：支持政府部门和卫生机构制定疫情防控策略、优化资源配置，以及评估公共卫生政策的有效性。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的动态规律、评估不同干预措施的效果，以及预测疫情未来的发展趋势，从而帮助用户更好地应对疫情挑战。
