全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-karthikeyanp22
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, 疾病传播, 流行病学, 确诊病例, 死亡病例, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含全球范围内的新冠疫情时间序列数据，记录了从2020年初开始的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年1月22日至今。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家/地区层面的汇总数据以及部分地区的省/州数据。
数据维度：数据集包括每日的累计确诊病例数、治愈病例数、死亡病例数，以及部分国家的疫情发展趋势数据。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含多个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据源，经过整合和清洗，确保数据的准确性和一致性。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析和预测建模。
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、公共卫生和数据科学领域的学术研究，例如疫情传播模型构建、政策评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门和研究机构提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估和资源调配等方面。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情防控策略和公共卫生政策。
教育和培训：作为数据科学、统计学和流行病学等课程的实训材料，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的传播规律和趋势，帮助用户实现疫情预测、风险评估和政策优化等目标。
