全球新冠疫情每日病例数据集GlobalCOVID-19DailyCases-sakshikumari956
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 流行病学, 疾病传播, 时间序列分析, 疫情趋势, 数据可视化, 疾病防控
数据概述：
该数据集包含来自多个渠道的全球新冠疫情每日病例数据，记录了全球范围内各地区（国家/地区、省/州）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为2020年1月22日至数据集更新的时间。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家和地区，包括中国大陆各省份以及其他国家和地区。
数据维度：数据集包括“SNo”（序列号）、“ObservationDate”（观测日期）、“Province/State”（省/州/地区）、“Country/Region”（国家/地区）、“Last Update”（最后更新时间）、“Confirmed”（确诊病例数）、“Deaths”（死亡病例数）、“Recovered”（治愈病例数）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为covid_19_data.csv，便于数据分析和处理。数据已进行结构化整理，方便进行统计分析和建模。
该数据集适合用于疫情传播分析、趋势预测、以及相关疾病防控策略的研究。
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、以及社会科学等领域的学术研究，如新冠疫情传播模型构建、疫情风险评估、以及政策干预效果分析等。
行业应用：为医疗健康行业、保险行业、以及政府部门提供数据支持，特别是在疾病监测、资源分配、以及风险管理等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构的疫情应对决策，包括制定隔离政策、医疗资源调配、以及疫苗接种计划等。
教育和培训：作为公共卫生、流行病学、以及数据科学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律，并掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的时空演变规律，分析不同地区疫情的差异性，并评估各种防控措施的效果，帮助用户实现疫情监测与预警、优化资源配置、以及制定有效的公共卫生策略等目标。
