全球新冠疫情确诊与死亡病例时间序列数据集GlobalCOVID-19ConfirmedandDeathCasesTimeSeriesData-marthaberg
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, 死亡病例, 疫情传播, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的全球新冠疫情相关数据，记录了全球范围内新冠病毒确诊和死亡病例随时间推移的变化情况。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25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日开始的每日新增确诊或死亡病例数。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个CSV文件，分别记录了确诊病例和死亡病例的时间序列数据。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据报告，例如约翰·霍普金斯大学的疫情数据。数据已进行汇总和标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播分析、疾病预测模型构建以及政策制定等领域。
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：适用于新冠疫情相关的学术研究，如疫情传播模式分析、预测模型构建、不同国家/地区的疫情应对策略对比等。
行业应用：可以为公共卫生部门、医疗机构和相关行业提供数据支持，尤其是在疫情监测、风险评估、资源调配等方面。
决策支持：支持政府部门和卫生机构制定疫情防控政策，优化资源配置，提升应对疫情的能力。
教育和培训：作为流行病学、公共卫生、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的时空演变规律，评估不同干预措施的效果，预测疫情发展趋势，并为制定有效的防控策略提供数据支撑。
