新冠疫情全球每日新增与累计数据_COVID_19_Global_Daily_Cases_and_Cumulative_Data_数据集
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, 数据可视化, 公共卫生, 疫情传播, 机器学习
数据概述：
该数据集包含全球范围内的新冠疫情每日新增病例与累计病例数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了疫情爆发至今的时期，具体时间范围需查阅csv文件内的时间戳。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家和地区。
数据维度：数据集包含每日新增病例数、累计病例数、死亡人数等关键疫情指标。
数据格式：CSV格式，包含covidData.csv和covidDataCleaned.csv两个文件，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于公开疫情报告和统计数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于疫情趋势分析、传播模型构建、公共卫生政策研究等。
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、公共卫生和数据科学领域的学术研究，如疫情传播动力学分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门和公共卫生机构提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估和资源调配方面。
决策支持：支持政府部门和卫生机构的决策制定，优化疫情应对策略，提升公共卫生管理水平。
教育和培训：作为数据分析、流行病学、公共卫生等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于探索疫情发展趋势，评估不同国家和地区的疫情应对效果，并为未来的疫情防范提供经验。
