计算机科学CS4780课程新冠疫情数据集CS4780COVID-19Dataset-catherineuwu
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，新冠疫情，数据集，流行病学，数据科学，机器学习，时间序列，政策分析
数据概述： 该数据集来源于纽约大学CS4780计算机科学课程，记录了新冠疫情相关的公共卫生数据。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：数据覆盖了全球多个国家和地区，主要包括美国，中国，欧洲等疫情严重地区的疫情数据。
数据维度：数据集包括每日新增确诊病例，死亡病例，康复病例，疫苗接种率，封锁政策等信息。还包括各地区的人口统计数据和医疗资源情况。
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：数据来源于公共卫生机构的公开报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，疫情数据分析，机器学习模型训练等领域，尤其在疫情趋势预测，政策效果评估等方面具有重要应用价值。
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：适用于新冠疫情传播规律，疫情影响因素分析等研究，如疫情传播模型构建，疫情控制策略效果评估等。
行业应用：可以为公共卫生部门，医疗机构提供数据支持，特别是在疫情监测，资源调配，政策制定等方面。
决策支持：支持疫情防控策略的制定和优化，帮助政府和社会各界做出科学的决策。
教育和培训：作为公共卫生，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解流行病学数据分析及相关方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与控制策略，帮助用户实现疫情预测，政策优化和资源调配，促进疫情防控工作的科学化和精准化。
