全球新冠疫情与天气关联分析数据集GlobalCOVID-19andWeatherCorrelationAnalysis-falahgatea
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 天气数据, 时间序列分析, 流行病学, 气候变化, 数据融合, 关联分析, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的全球新冠疫情数据以及对应的天气数据，旨在研究疫情传播与气象条件之间的潜在关联。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2020年1月22日，涵盖了新冠疫情爆发初期至一段时间内的疫情发展。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含了多个国家和地区的疫情及天气信息。
数据维度：数据集包含了多个关键指标，包括各国家/地区的日期、确诊病例数、死亡病例数、治愈病例数、活跃病例数、人口密度、生育率、年龄中位数、城市化率、湿度、日照时数、气温、风速以及死亡率等。
数据格式：CSV格式，文件名为merge_all_casses_with_weather.csv，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天气数据，经过了整合与标准化处理，方便进行关联分析。
该数据集适合用于流行病学、气象学和数据科学等领域的研究，以及疫情发展趋势的建模分析。
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：适用于研究新冠疫情传播与气象条件之间的相关性，如温度、湿度、风速等因素对病毒传播的影响。
行业应用：可以为公共卫生部门提供数据支持，用于疫情预测、风险评估和防控策略制定，特别是在分析气候因素对疫情的影响方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定基于气象条件预警的疫情应对措施，优化资源配置。
教育和培训：作为公共卫生、流行病学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情传播机制，以及气候因素的影响。
此数据集特别适合用于探索疫情传播与天气状况之间的潜在关联，帮助用户实现对疫情发展趋势的预测，以及制定更有效的防控策略。
