全球新冠疫情确诊病例时间序列数据集GlobalCOVID-19ConfirmedCasesTimeSeries-abedi756

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情, 疫情数据, 确诊病例, 时间序列分析, 流行病学, 疾病传播, 疫情趋势, 数据可视化

数据概述：该数据集包含来自约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的研究中心的数据，记录了全球范围内各个国家和地区的COVID-19（新冠病毒）确诊病例随时间变化的情况。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10月5日（数据已截断，实际可能更长）。地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家/地区和省/州（或类似行政区划）的详细信息。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）以及每日确诊病例数等字段。数据格式：CSV格式，文件名为time_series_covid19_confirmed_global.csv，便于时间序列分析和地理空间分析。来源信息：数据来源于约翰·霍普金斯大学，已进行标准化和清洗，方便直接用于分析。该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、数据可视化以及预测模型构建。

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、数据科学等领域的学术研究，如疫情传播模式分析、预测模型构建、政策评估等。行业应用：为医疗健康、保险、旅游等行业提供数据支持，用于风险评估、资源分配、市场预测等。决策支持：支持政府部门和卫生机构的疫情监测、防控决策和资源调配。教育和培训：作为数据科学、统计学、流行病学等课程的实训数据，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疫情的地域分布、时间演变规律，以及不同国家和地区之间的疫情差异，从而支持有效的疫情防控和管理。