新冠疫情全球病例与死亡数据分析数据集COVID-19GlobalCasesandFatalitiesData-basakstuff
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 流行病学, 时间序列分析, 疫情预测, 案例分析, 死亡率, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的COVID-19疫情相关数据，记录了确诊病例、每日新增病例、死亡人数等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2019年12月31日开始，涵盖疫情爆发初期至今。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家和省/州级别的数据。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括预测ID (ForecastId)、国家/地区ISO代码 (iso_code)、省/州 (Province_State)、国家/地区 (Country_Region)、日期 (Date)、确诊病例 (ConfirmedCases)、每日新增病例 (Daily Cases)、死亡人数 (Fatalities)、新增死亡人数 (new_deaths) 以及每百万人总病例数 (total_cases_per_million)。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公共卫生机构和疫情监测机构的公开数据，并经过整合和结构化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播模型构建、疫情预测和风险评估等领域。
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、社会科学等领域的研究，例如疫情传播模式分析、风险因素研究、政策影响评估等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、政府机构和保险公司提供数据支持，尤其在疫情监测、医疗资源分配、风险管理等方面。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情防控策略、优化资源配置、评估防控措施的有效性。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、流行病学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展趋势和影响因素。
此数据集特别适合用于探索疫情的传播规律、评估不同地区的疫情应对效果，并为未来的疫情应对提供数据支持。
