全球新冠疫情分析数据集GlobalCOVID-19PandemicAnalysis-mostaphaabdulaziz

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情，疫情分析，时间序列分析，地理空间数据，流行病学，公共卫生，数据可视化，机器学习

数据概述：该数据集包含来自多个来源的全球新冠疫情相关数据，记录了全球及各国家/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主要集中在2020年初至今，涵盖了疫情爆发以来全球的疫情发展动态。地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家层面的统计数据以及美国各县的详细数据。数据维度：数据集包括每日新增确诊、死亡、治愈病例数，累计确诊、死亡、治愈病例数，活跃病例数等关键疫情指标，以及人口、检测数量等相关统计数据。部分数据还包含地理位置信息，如经纬度，方便进行空间分析。数据格式：数据集包含多个CSV文件，分别提供了不同粒度的疫情数据，例如：国家/地区汇总数据（worldometer_data.csv, country_wise_latest.csv），每日疫情数据（day_wise.csv），美国各县疫情数据（usa_county_wise.csv），以及更详细的每日疫情数据（covid_19_clean_complete.csv, full_grouped.csv）。来源信息：数据来源于公开的疫情数据报告、统计网站及相关研究，数据已进行清洗和整理，方便直接使用。该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、预测建模和可视化展示。

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：适用于流行病学研究、公共卫生政策分析、疫情传播模型构建等学术研究，例如分析不同国家/地区的疫情发展差异、评估防控措施的效果等。行业应用：可以为医疗健康行业、保险行业、旅游行业等提供数据支持，例如疫情风险评估、医疗资源规划、旅游业复苏策略制定等。决策支持：支持政府部门和卫生机构进行疫情监测、风险评估、政策制定和资源分配。教育和培训：作为公共卫生、数据科学、统计学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律，掌握数据分析技能。此数据集特别适合用于探索疫情的传播规律、评估防控措施的效果、预测疫情发展趋势，以及支持全球范围内的疫情应对策略制定。