全球新冠疫情发展趋势数据集GlobalCOVID-19PandemicTrendDataset-charulathasanmathi

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情, 疫情数据, 疾病传播, 时间序列分析, 流行病学, 疫情预测, 区域分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自全球范围内的COVID-19疫情数据，记录了各国家和地区的疫情确诊、死亡、治愈和活跃病例数。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日开始，持续更新。地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家/地区和部分地区的省份/州数据。数据维度：数据集包括“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度）、“Date”（日期）、“Confirmed”（确诊病例）、“Deaths”（死亡病例）、“Recovered”（治愈病例）、“Active”（活跃病例）和“WHO Region”（世界卫生组织区域）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为covid_19_clean_complete (4).csv，便于数据分析和可视化。来源信息：数据来源于公开渠道，已进行清洗和整合，方便用户进行分析。该数据集适合用于疫情发展趋势分析、疾病传播模型构建和预测分析等领域的研究。

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、时间序列分析等领域的学术研究，如疫情传播规律研究、疫情预测模型构建等。行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门和相关行业提供数据支持，尤其是在疫情监测、风险评估、政策制定等方面。决策支持：支持政府和卫生部门的决策制定，辅助疫情应对措施的优化和资源分配。教育和培训：作为流行病学、数据分析等课程的实训材料，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全球疫情的演变趋势、不同地区疫情的差异性，以及评估各类干预措施的效果，从而帮助用户更好地理解和应对疫情。