全球新冠疫情传播数据分析数据集GlobalCOVID-19SpreadDataAnalysis-ahmedfarghallymaiser
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 疫情数据, 流行病学, 时间序列分析, 宏观经济, 公共卫生, 疫情传播, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的COVID-19疫情传播数据，记录了各国家和地区的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年12月31日开始。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区。
数据维度：数据集包括“iso_code”（国家/地区代码）、“location”（国家/地区名称）、“date”（日期）、“total_cases”（累计确诊病例）、“total_deaths”（累计死亡病例）、“stringency_index”（政府应对措施严格程度指数）、“population”（人口）、“gdp_per_capita”（人均GDP）、“human_development_index”（人类发展指数）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为COVID19.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据报告，已进行结构化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、宏观经济分析和公共卫生领域的建模分析。
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、社会学、经济学等领域的学术研究，如疫情传播模型构建、政策影响评估、社会经济影响分析等。
行业应用：可以为公共卫生部门、医疗机构、政府机构等提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、资源分配等方面。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情应对策略、优化资源配置、评估政策效果。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、社会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疫情传播的规律与趋势，评估不同国家和地区应对疫情的有效性，以及分析疫情对社会经济的影响，帮助用户进行数据驱动的决策。
