约翰-霍普金斯大学新冠疫情全球数据JHUCOVID-19GlobalDataset-yxckeis8
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，数据集，疫情分析，全球数据，时间序列，流行病学，公共卫生，机器学习
数据概述： 该数据集由约翰·霍普金斯大学（JHU）提供，记录了全球范围内的新冠病毒（COVID-19）疫情传播情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初至今。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家，地区和行政区域。
数据维度：数据集包括每日新增确诊病例，累计确诊病例，新增死亡病例，累计死亡病例，治愈病例等关键指标。
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：数据来源于约翰·霍普金斯大学的公开报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，疫情传播分析，公共卫生政策制定以及机器学习模型构建等领域。
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研究，预测模型构建，疫苗接种效果评估等学术研究，如疫情发展趋势分析，传播风险评估等。
行业应用：可以为医疗卫生机构，政府部门，公共卫生部门提供数据支持，特别是在疫情监测，预警，防控等方面。
决策支持：支持政府部门制定疫情防控策略，医疗资源分配，疫苗接种计划等决策。
教育和培训：作为公共卫生，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传播，数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情在全球范围内的传播规律，帮助用户实现疫情趋势预测，风险评估和政策优化等目标，为全球公共卫生事业提供数据支持。
