全球新冠疫情时序数据分析数据集GlobalCOVID-19Time-seriesDataAnalysis-nitishmahanand
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 流行病学, 时序分析, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的COVID-19疫情相关数据，记录了各地区疫情的传播情况，包括确诊、死亡和康复病例数。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日开始，涵盖了疫情爆发初期至今的多个时间段。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家/地区以及部分地区的省/州级别的数据。
数据维度：数据集主要包含两份CSV文件，字段包括：
covid_19_clean_complete.csv: 包含“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度）、“Date”（日期）、“Confirmed”（确诊病例）、“Deaths”（死亡病例）、“Recovered”（康复病例）。
full_data.csv: 包含“date”（日期）、“location”（国家/地区）、“new_cases”（新增病例）、“new_deaths”（新增死亡病例）、“total_cases”（累计确诊病例）、“total_deaths”（累计死亡病例）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的疫情报告和统计数据，经过整理和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、预测建模以及数据可视化。
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，如疫情传播规律分析、政策评估、风险评估等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、政府部门、保险行业等提供数据支持，特别是在疫情监测、风险管理、资源调配等方面。
决策支持：支持政府和相关机构的决策制定，如制定防控措施、优化资源配置、评估政策效果等。
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传播规律。
此数据集特别适合用于探索疫情的时空演变规律、评估防控措施的效果，以及进行疫情预测，帮助用户实现优化决策、提高公共卫生应对能力等目标。
