全球新冠疫情确诊-死亡与康复病例时间序列数据集GlobalCOVID-19CasesTimeSeriesDataset-talfski
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, 疫情传播, 疾病统计, 机器学习, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的数据，记录了全球范围内新冠病毒（COVID-19）疫情的传播情况。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2020年3月20日。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家和地区。
数据维度：数据集包括确诊病例、死亡病例和康复病例的时间序列数据，以及每个病例的地理位置信息（省/州、国家/地区、经纬度）。
数据格式：数据以CSV格式提供，共包含三个文件，分别对应确诊、死亡和康复病例。
来源信息：数据来源于约翰·霍普金斯大学的疫情跟踪项目，数据经过整理和清洗，以便于分析。
该数据集适合用于疫情传播趋势分析、预测模型构建和公共卫生政策研究。
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、公共卫生和时间序列分析等领域的研究，如疫情传播模型构建、预测分析、疫情影响评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业、保险行业等提供数据支持，特别是在疫情风险评估、资源分配、医疗规划等方面。
决策支持：支持政府和公共卫生机构的决策制定，帮助其制定有效的疫情防控策略。
教育和培训：作为流行病学、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律。
此数据集特别适合用于探索疫情的传播规律与趋势，评估不同国家和地区的疫情应对措施效果，以及预测未来的疫情发展趋势。
