全球新冠疫情发展趋势数据集GlobalCOVID-19PandemicTrendDataset-carolinekittlemiller
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 时间序列分析, 流行病学, 死亡率, 感染率, 数据可视化, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的COVID-19疫情相关数据，记录了自疫情爆发以来不同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日至今，涵盖了疫情在全球范围内的传播与演变过程。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，提供了不同地区的疫情对比分析。
数据维度：数据集包括“Entity”（国家/地区）、“Code”（国家/地区代码）、“Date”（日期）、“Cumulative tests”（累计检测次数）、“Cumulative tests per million”（每百万人口累计检测次数）、“Total confirmed cases (cases)”（累计确诊病例）、“Confirmed cases per million (cases per million)”（每百万人口确诊病例）、“Total confirmed deaths (deaths)”（累计死亡病例）、“Confirmed deaths per million (deaths per million)”（每百万人口死亡病例）、“Days Since 5 Cases”（自确诊病例达到5例以来的天数）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为covid19_datacsv，易于数据分析和可视化处理。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据源，经过整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、公共卫生政策评估和数据可视化展示。
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、社会学等领域的研究，例如分析疫情传播规律、评估不同国家/地区的防控措施效果、研究疫情对社会经济的影响等。
行业应用：可以为医疗卫生行业、政府部门、保险公司等提供数据支持，例如疫情预测、风险评估、资源调配等。
决策支持：支持政府部门制定疫情防控政策、医疗机构优化医疗资源配置、企业进行风险管理等。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学等相关课程的教学素材，帮助学生理解疫情数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于分析全球疫情的发展趋势、评估不同国家/地区的应对措施、预测疫情未来的发展走向，并支持相关领域的决策制定。
