全球新冠疫情病例分析数据集GlobalCOVID-19CaseAnalysisDataset-sohamohajeri
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 流行病学, 病例分析, 疫情传播, 疾病特征, 公共卫生, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的COVID-19病例报告数据，记录了确诊病例的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年1月至2020年10月。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括中国、新加坡、越南等。
数据维度：数据集包括病例编号(id)、国家内病例数(case_in_country)、报告日期(reporting date)、病例摘要(summary)、发生地(location)、国家(country)、性别(gender)、年龄(age)、症状开始时间(symptom_onset)、症状开始时间是否近似(If_onset_approximated)、就医日期(hosp_visit_date)、接触开始时间(exposure_start)、接触结束时间(exposure_end)、是否去过武汉(visiting Wuhan)、是否来自武汉(from Wuhan)、死亡(death)、康复(recovered)、症状(symptom)、来源(source)、链接(link)等。
数据格式：CSV格式，文件名为Covid-19_Dataset.csv，方便数据分析和处理。
数据来源于新闻报道、政府公告等公开信息，已进行初步的数据整理和结构化。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播分析和疾病特征分析。
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、公共卫生和医学领域的学术研究，如疫情传播模式分析、病例特征研究、疾病严重程度评估等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门和研究机构提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、防控策略制定等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化，如疫情应对措施的评估与调整。
教育和培训：作为医学、公共卫生和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规律。
此数据集特别适合用于探索COVID-19病例的分布特征、传播途径和影响因素，从而帮助用户更好地理解和应对疫情。
