全球新冠疫情确诊病例时间序列数据集GlobalCOVID-19ConfirmedCasesTimeSeries-abdkafawen
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, 确诊病例, 疾病传播, 预测模型, 疫情趋势
数据概述：
该数据集包含来自约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）CSSE（Center for Systems Science and Engineering）的数据，记录了全球范围内COVID-19（新冠病毒）的每日确诊病例数量。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4日（数据集包含到2020年10月4日的数据，但具体时间跨度取决于数据集的完整性）。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括各个国家/地区以及部分国家/地区的省份/州。
数据维度：数据集包含“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度）以及从2020年1月22日开始的每日确诊病例数。
数据格式：CSV格式，文件名为time_series_covid19_confirmed_global (2).csv，方便进行数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于约翰·霍普金斯大学CSSE，该数据已被结构化整理，便于直接分析。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播分析和预测模型的构建。
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、社会科学等领域的研究，如疾病传播模式分析、疫情趋势预测、政策干预效果评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门、研究机构提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、资源调配等方面。
决策支持：支持政府和卫生部门的决策制定，如制定隔离措施、疫苗接种计划等。
教育和培训：作为流行病学、统计学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于探索疫情的传播规律、预测疫情发展趋势，并评估不同干预措施的效果，从而为疫情防控提供数据支持。
