印度新冠疫情时空演变数据集IndiaCOVID-19Spatio-temporalEvolution-anitashivapuji
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 印度, 疫情分析, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例, 时序数据, 空间数据
数据概述：
该数据集包含来自印度政府及相关机构的公开数据，记录了印度各邦及全国范围内的新冠疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了从2020年初至2020年5月29日的疫情数据。
地理范围：数据覆盖印度各邦及中央直辖区。
数据维度：数据集包含每日新增、累计确诊、死亡、治愈、活跃病例等关键指标，并提供各邦的空间地理坐标。
数据格式：数据集以CSV格式存储，包含多个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于印度卫生部、印度医学研究理事会（ICMR）等官方机构发布的疫情报告。数据已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于疫情传播分析、预测建模、政策评估等研究。
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、社会学等领域的研究，如疫情传播动力学分析、不同地区疫情发展趋势对比分析。
行业应用：可以为医疗卫生、政府部门提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、资源调配等方面。
决策支持：支持政府部门制定和调整疫情防控政策，优化医疗资源分配。
教育和培训：作为公共卫生、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发展和数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析印度新冠疫情的时空分布规律，评估不同防控措施的效果，并为未来的疫情应对提供数据支撑。
