全球新冠疫情时序分析数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesAnalysisDataset-darthvader4067
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情分析, 时序数据, 流行病学, 疾病传播, 数据可视化, 预测模型, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自多个渠道的全球新冠疫情相关数据，记录了疫情爆发以来不同地区、不同时间段的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2020年1月1日至2020年2月16日的疫情发展数据。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个国家和地区，具体范围依赖于原始数据来源。
数据维度：数据集包含每日新增病例数、累计病例数、死亡人数等关键指标，以及其他可能影响疫情传播的因素，具体变量取决于不同文件。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。包含多个CSV文件，如formatted_data.csv, India_organised.csv, us_county_feature_data.csv, no_time_series_features.csv, US_feature_data.csv。
来源信息：数据来源于互联网公开渠道，具体来源信息需参考原始数据集的说明。数据经过整理和格式化，便于进行时序分析。
该数据集适合用于新冠疫情的传播分析、预测建模和可视化展示。
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、公共卫生等领域的研究，例如疫情传播规律研究、疫情预测模型构建、不同国家和地区疫情对比分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、资源调配等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构的决策制定，例如制定疫情防控策略、优化医疗资源配置等。
教育和培训：作为公共卫生、数据科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新冠疫情的时空演变规律，评估不同防控措施的效果，并为未来的疫情应对提供数据支撑。
