新冠疫情确诊病例计数数据集COVID-19CountCaseDataset-rafirubayet170216
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，疫情分析，数据集，时间序列，机器学习，传染病学，流行病学，全球健康
数据概述： 该数据集包含来自全球多个国家和地区的COVID-19确诊病例数据，记录了疫情发展过程中的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初至2023年，覆盖了疫情的主要发展阶段。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括主要疫情高发区和受影响较轻的地区。
数据维度：数据集包括每日新增确诊病例数、累计确诊病例数、的地区分布、人口统计信息、政策干预措施等变量。还包括疫情相关的其他指标，如死亡率、康复率等。
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、疫情预测、流行病学分析等领域，特别是在机器学习模型训练、时间序列预测及疫情趋势分析等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：适用于疫情传播规律、疫情影响因素分析等学术研究，如疫情传播模型、疫情干预措施效果评估等。
行业应用：可以为公共卫生部门、医疗机构提供数据支持，特别是在疫情监测、疫情预警及防控策略制定方面。
决策支持：支持疫情发展趋势预测、资源分配优化及政策制定，帮助相关机构制定科学的防控措施。
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预测技术。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的规律与趋势，帮助用户实现准确的疫情预测，优化防控策略，提高公共卫生应对能力。
