COVID-19疫情数据集CSSECOVID-19Dataset-eliotb369
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19， 数据集， 流行病学， 疫情统计， 公共卫生， 数据分析， 全球疫情， 机器学习
数据概述：该数据集由约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的中心与系统科学与工程（CSSE）学院提供，记录了全球COVID-19疫情的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月22日到最新数据更新日。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家和地区，具体包括各个国家的省份，州以及城市。
数据维度：数据集包括每个地区的累计确诊病例数，累计死亡病例数，累计康复病例数，当前确诊病例数等信息。还包括每日新增病例数，死亡数，康复数等动态数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于约翰·霍普金斯大学CSSE的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，公共卫生分析，时间序列预测及机器学习等领域的研究和应用，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COVID-19疫情传播趋势，防控措施效果等流行病学研究，如疫情暴发机制，传播路径分析等。
行业应用：可以为公共卫生部门，医疗机构等提供数据支持，特别是在疫情监测，防控策略制定等方面。
决策支持：支持疫情数据的实时监测和统计分析，帮助相关领域制定更好的防控措施和应急计划。
教育和培训：作为流行病学，公共卫生及数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索COVID-19疫情的传播规律与防控措施的效果，帮助用户实现疫情趋势预测，防控策略优化等目标，促进全球疫情数据的分析与应用。
