新冠疫情期间搜索热度分析数据集COVID-19SearchTrendAnalysis-christopherbabytitan
数据来源：互联网公开数据
标签：疫情, 搜索趋势, 地域分析, 时间序列, 数据挖掘, 流行病学, 关键词分析, 文本数据
数据概述：
该数据集包含来自互联网搜索引擎的数据，记录了不同时期关于特定关键词的搜索热度，反映了新冠疫情期间全球及各地区的信息关注度变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖疫情爆发前后，从2019年初到2024年初，能够反映疫情对搜索行为的长期影响。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括国家、地区等不同层级的地理信息，便于进行多维度地域分析。
数据维度：数据集包含“term”（搜索关键词）、“week”（周）、“rank”（排名）、“country_name”（国家名称）、“region_name”（地区名称）、“region_code”（地区代码）、“country_code”（国家代码）、“score”（搜索热度得分）、“refresh_date”（更新日期）等字段。
数据格式：CSV格式，文件分为no-pandemic.csv, peak-pandemic.csv, pre-pandemic.csv三部分，分别代表疫情前、疫情高峰期和疫情后的数据，方便进行对比分析。
来源信息：数据来源于互联网搜索引擎公开数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、舆情分析、市场调研等领域，以及时间序列分析、数据可视化和机器学习等技术应用。
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、传播学等领域的学术研究，例如分析疫情期间公众关注的焦点变化、不同地区的信息传播差异等。
行业应用：可以为医疗健康、媒体传播、市场营销等行业提供数据支持，特别是在疫情相关的舆情监测、市场趋势预测、营销策略调整等方面。
决策支持：支持政府部门和企业制定疫情应对策略，例如优化信息发布、调整资源分配等。
教育和培训：作为数据分析、社会科学、传播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社会的影响。
此数据集特别适合用于探索疫情期间搜索行为的规律与趋势，帮助用户实现对疫情发展态势的深入理解，以及对社会公众关注点的精准把握。
