COVID-19疫情美国数据集COVID-19疫情美国数据集-bathierno
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19， 数据集， 疫情分析， 美国， 流行病学， 数据可视化， 公共健康， 时间序列
数据概述： 该数据集包含来自互联网公开数据的COVID-19疫情数据，详细记录了美国各州和县的疫情情况。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2022年12月。
地理范围：数据涵盖了美国各州和县，具体包括了全美50个州及华盛顿特区。
数据维度：数据集包括日期，州/县名称，确诊人数，死亡人数，恢复人数，检测人数，住院人数等关键指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，公共卫生政策制定，数据可视化和时间序列分析等领域的研究和应用。
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COVID-19疫情传播模式，公共卫生政策效果等学术研究，如疫情趋势分析，风险因素识别等。
行业应用：可以为政府部门，医疗机构等提供数据支持，特别是在疫情监控，资源分配等方面。
决策支持：支持疫情应对措施的制定和优化，帮助相关领域制定更好的防控策略。
教育和培训：作为流行病学，公共卫生及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及相关方法。
此数据集特别适合用于探索COVID-19疫情在美国的传播规律与趋势，帮助用户实现准确的疫情预测，优化防控措施，提高公共卫生管理水平。
