新冠疫情时间序列数据集Time-SeriesNCoVConfirmedDataset-ukveteran
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，时间序列，数据集，公共卫生，数据分析，流行病学，机器学习，疫情预测
数据概述： 该数据集包含来自多个公开来源的新冠疫情确诊病例时间序列数据，记录了全球各地的新冠确诊病例情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月到2023年12月。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家和地区，具体包括各国和地区的不同省份或州。
数据维度：数据集包括每天的确诊病例数，涵盖国家，地区，日期，累计确诊病例数，新增确诊病例数等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于世界卫生组织，各国卫生部门和公开数据平台，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，流行病学分析，疫情预测和机器学习等领域的应用，特别是在疫情趋势分析，预测模型构建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：适用于新冠疫情传播趋势分析，预测模型构建等研究，如疫情传播动力学研究，预测疫情拐点等。
行业应用：可以为公共卫生部门提供数据支持，特别是在疫情监测，防控策略制定等方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和优化，帮助相关部门更好地应对和控制疫情。
教育和培训：作为公共卫生和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和预测方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与趋势，帮助用户实现疫情趋势分析和预测，为疫情防控提供数据支持。
