全球新冠疫情时序分析数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesData-dogusirt
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 疾病传播, 流行病学, 时序分析, 死亡病例, 确诊病例, 地理信息
数据概述：
该数据集包含了全球范围内COVID-19疫情的时序数据，记录了各国家/地区和省/州级别的疫情传播情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了不同时间点（如2022年5月24日、2022年6月等）的疫情快照，具体时间跨度取决于所包含的CSV文件。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括国家和地区，以及部分国家/地区的省/州行政区域。
数据维度：数据集包含多个关键疫情指标，如确诊病例数（Confirmed）、死亡病例数（Deaths）、治愈病例数（Recovered）、活跃病例数（Active）、地理位置（经纬度，Lat, Long_）、发病率（Incident_Rate）和病死率（Case_Fatality_Ratio）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件代表一个特定时间的疫情数据快照。文件命名方式为"covid19_YYYYMMDD.csv"，便于按时间进行分析。数据已进行结构化处理，方便进行数据分析。
来源信息：数据来源于公开数据源，具体数据来源需进一步核实。该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析和预测模型构建。
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、传染病学等领域的研究，如疫情传播规律分析、预测模型构建、政策效果评估等。
行业应用：可以为医疗卫生、保险行业、政府部门等提供数据支持，如疫情风险评估、医疗资源规划、公共卫生决策等。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情应对策略，优化资源配置，降低疫情对社会经济的影响。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情的时空演变规律，评估不同防控措施的效果，并预测未来的疫情发展趋势，从而为决策提供数据支持。
