全球新冠疫情传播预测数据集GlobalCOVID-19SpreadPredictionDataset-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，疫情传播，时间序列分析，预测模型，确诊病例，死亡病例，流行病学，机器学习
数据概述：
该数据集包含全球范围内的新冠病毒（COVID-19）疫情传播相关数据，旨在支持对疫情发展趋势的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2020年1月22日开始的全球疫情发展情况，具体时间范围取决于各个数据集的更新。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括各省/州（Province/State）和国家/地区（Country/Region）的疫情数据。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如确诊病例数（time_series_covid19_confirmed_global.csv）、死亡病例数（time_series_covid19_deaths_global.csv）等，以及经纬度信息（Lat, Long），便于地理空间分析。
数据格式：数据主要以CSV（逗号分隔值）格式提供，方便数据处理和分析。数据集包含多个CSV文件，如train.csv, new_test.csv, reference.csv, SampleSubmission.csv, SampleSubLocal.csv等，分别用于训练、测试和提交预测结果。数据中时间序列数据以每日累计病例数的形式呈现。
来源信息：数据来源于公开渠道，如世界卫生组织（WHO）或其他疫情监测机构发布的报告。数据已进行标准化处理，便于进行时间序列分析和建模。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播预测、数据建模和机器学习等技术应用。
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：适用于新冠疫情传播机制、疫情发展趋势、以及不同地区疫情差异等方面的学术研究。可以用于探索疫情传播规律，评估不同防控措施的效果等。
行业应用：可以为公共卫生部门、医疗机构、政府决策机构等提供数据支持，用于疫情监测、风险评估、资源调配和政策制定。
决策支持：支持疫情相关的决策制定，包括预测疫情发展趋势、优化防控策略、评估医疗资源需求等。
教育和培训：作为流行病学、数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与趋势，预测疫情的发展，帮助用户优化决策、提升预测精度。
