新冠疫情作物产量影响数据集COVID-19CropYieldImpactDataset-yacinerezzag
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，作物产量，农业，数据集，经济影响，时间序列分析，机器学习，全球研究
数据概述： 该数据集包含关于新冠疫情（COVID-19）对全球主要作物产量影响的数据，记录了疫情期间不同国家和地区的作物产量变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初到2022年底。
地理范围：数据覆盖了全球主要农业生产国家和地区，包括但不限于美国、中国、印度、巴西等。
数据维度：数据集包括各主要作物的产量数据（如玉米、小麦、大豆等）、疫情期间的政策措施、供应链中断情况、劳动力短缺情况、市场价格波动等相关变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于联合国粮农组织（FAO）、各国政府官方报告、学术研究论文、新闻媒体报道等公开信息，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业经济学、流行病学、时间序列分析、机器学习等领域的研究和应用，特别是在疫情对农业生产和全球粮食安全的影响分析中具有重要价值。
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：适用于新冠疫情对农业生产的影响评估、全球粮食安全风险分析、作物产量预测等研究，如疫情期间作物产量变化、供应链中断对市场的影响等。
行业应用：可以为农业部门、食品加工企业、政府机构等提供数据支持，特别是在制定农业政策、评估风险、优化供应链等方面。
决策支持：支持政府和企业制定应对疫情对农业影响的策略，如调整种植结构、保障粮食供应等。
教育和培训：作为农业经济学、流行病学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情对农业的影响以及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情对全球作物产量的影响规律与趋势，帮助用户实现作物产量预测、风险评估等目标，为农业政策制定和粮食安全保障提供数据支持。
