全球新冠疫情时间序列数据GlobalCOVID-19TimeSeriesData-juliaanddragons
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, 康复病例, 疫情传播
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的新冠疫情时间序列数据，记录了全球各国及地区的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月22日到2020年3月23日。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括各省/州（Province/State）和国家/地区（Country/Region）的疫情数据。
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）以及从2020年1月22日开始每日的累计确诊、康复和死亡病例数。
数据格式：CSV格式，包含time_series_covid19_confirmed_global.csv、time_series_covid19_recovered_global.csv、time_series_covid19_deaths_global.csv三个文件，方便进行时间序列分析。
来源信息：数据来源于公开疫情报告，已进行数据标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播分析、预测建模和可视化展示。
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、公共卫生领域的学术研究，如疫情传播模型构建、疫情发展趋势分析等。
行业应用：可以为政府部门、医疗机构、研究机构提供数据支持，用于疫情监测、风险评估和防控决策。
决策支持：支持政府和卫生部门制定疫情应对策略，优化资源配置，预测疫情发展趋势。
教育和培训：作为流行病学、数据科学、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律、评估防控措施的效果，并预测疫情的发展趋势，帮助用户实现疫情风险的预警和应对。
