新冠疫情确诊病例数据集ConfirmedCOVID-19CasesDataset-ashutoshkrris
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，疫情监测，数据集，流行病学，数据分析，传染病，全球健康，机器学习
数据概述： 该数据集包含全球范围内的新冠肺炎(COVID-19)确诊病例数据，记录了疫情发展过程中的确诊数量变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初到2023年，涵盖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，包括各国，各省市级行政区域的确诊病例数据。
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，地区分布，人口密度等变量。数据格式：数据提供为CSV格式，方便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媒体报道，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学，公共卫生及数据科学等领域的研究和应用，特别是在疫情传播规律分析，疫情预测模型构建等方面具有重要价值。
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：适用于传染病流行规律研究，疫情传播动力学分析等学术研究，如不同地区疫情发展趋势比较，疫情影响因素分析等。
行业应用：可以为公共卫生部门，医疗机构提供数据支持，特别是在疫情防控策略制定，医疗资源调配等方面。
决策支持：支持政府及卫生部门制定疫情防控政策，资源分配方案等，帮助实现科学决策。
教育和培训：作为流行病学，公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与防控效果，帮助用户实现疫情预测，防控策略优化等目标，为公共卫生决策提供数据支持。
