新冠疫情传播与天气关联分析数据集COVID-19PropagationandWeatherCorrelationDataset-jostcampen
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情传播, 天气数据, 时间序列分析, 流行病学, 数据挖掘, 机器学习, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含新冠疫情期间的疫情传播数据，并结合了天气信息，旨在研究疫情传播与天气因素之间的关联性。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日至未知结束日期，提供了疫情爆发初期的数据。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家/地区和省/州级别的疫情数据。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
ConfirmedCases：确诊病例数
Fatalities：死亡病例数
Date：日期
Province/State：省/州（如果适用）
Country/Region：国家/地区
Lat：纬度
Long：经度
day_from_jan_first：从一月一日开始的天数
temp：气温
min：最低气温
max：最高气温
stp：气压
wdsp：风速
prcp：降水量
fog：是否有雾
数据格式：CSV格式，文件名为training_data_with_weather_info.csv，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据和天气数据，数据已进行整合和清洗，便于分析。
该数据集适合用于疫情传播趋势分析、天气因素对疫情影响的研究、以及构建预测模型等。
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、公共卫生和气象学等领域的学术研究，如分析气温、湿度、风速等天气因素对病毒传播的影响。
行业应用：可以为医疗卫生部门、疾病防控中心等提供数据支持，用于疫情风险评估、预测模型构建和防控策略制定。
决策支持：支持政府部门和相关机构制定基于数据的公共卫生政策，优化资源配置，提高应对疫情的效率。
教育和培训：作为流行病学、数据科学和统计学课程的案例研究，帮助学生和研究人员理解疫情传播规律，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情传播与天气因素之间的相关性，帮助用户构建预测模型，优化疫情应对策略。
