新冠疫情防控与病例聚类分析数据集COVID-19ClusteringDataset-boomerang476
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，疫情防控，数据集，病例聚类，机器学习，流行病学，数据分析，疾病监测
数据概述： 该数据集包含来自全球多地区的COVID-19疫情数据，记录了疫情防控期间病例的时空分布及聚类特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家及地区，包括不同国家和主要城市。
数据维度：数据集包括每日新增病例数、累计确诊数、死亡数、康复数、病例地理位置、人口密度、防疫措施等级等变量。还包括用于病例聚类分析的空间和时间特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO）、各国卫生部门及公开疫情报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究、流行病学分析及机器学习建模等领域，尤其在疫情传播规律分析、病例聚类及防控策略优化方面具有重要应用价值。
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：适用于流行病学传播规律研究、疫情时空分异分析等学术研究，如疫情传播路径建模、高风险区域识别等。
行业应用：可以为公共卫生部门提供数据支持，特别是在疫情监测、防控资源分配及政策制定方面。
决策支持：支持疫情防控策略的制定和优化，帮助政府和卫生机构制定科学的防疫措施。
教育和培训：作为公共卫生、流行病学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析及聚类方法。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的时空规律与聚类特征，帮助用户实现疫情监测、风险评估及防控策略优化，提高公共卫生应急响应能力。
