全球疫情与幸福感关联分析数据集GlobalPandemic-HappinessCorrelationAnalysisDataset-simrankukareja
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 幸福感, 死亡数据, 确诊数据, 经济指标, 健康指标, 社会支持, 时间序列分析, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的数据，记录了全球范围内的新冠疫情确诊、死亡病例数据，以及全球幸福感报告相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年1月22日至2020年4月30日，涵盖了疫情爆发初期阶段。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家/地区级别和部分地区的省/州级别数据。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
新冠疫情确诊病例数（covid19_Confirmed_dataset.csv）
新冠疫情死亡病例数（covid19_deaths_dataset.csv）
全球幸福感报告数据，包括国家/地区的幸福感评分、经济指标（GDP per capita）、社会支持、健康预期寿命、自由度、慷慨程度以及腐败感知等指标（worldwide_happiness_report.csv）。
数据格式：所有数据均为CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：新冠疫情数据可能来源于各国家/地区的官方卫生机构或世界卫生组织（WHO）的报告，幸福感报告数据来源于《全球幸福感报告》。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于疫情影响分析、幸福感影响因素分析，以及社会经济因素与健康状况之间的关系研究。
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、社会学、经济学、心理学等多个领域的学术研究，例如疫情对不同国家幸福感的影响分析、不同社会经济因素与疫情传播之间的关系研究。
行业应用：可以为公共卫生、政策制定等行业提供数据支持，例如政府制定疫情防控政策、评估疫情对社会经济的影响。
决策支持：支持政府和国际组织在疫情期间的决策制定，例如资源分配、健康干预措施的优化。
教育和培训：作为流行病学、数据分析、社会科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情对全球的影响。
此数据集特别适合用于探索疫情对人类福祉的影响，分析不同国家应对疫情的策略差异，以及评估社会经济因素在疫情中的作用，从而帮助用户深入理解疫情带来的复杂影响。
