全球新冠疫情时间序列数据GlobalCOVID-19TimeSeriesData-krishnaiitm
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, 流行病学, 死亡病例, 康复病例, 确诊病例, 疫情分析
数据概述：
该数据集包含全球范围内的新冠疫情时间序列数据，记录了自疫情爆发以来各国家和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日开始，涵盖了疫情爆发初期至后期的数据。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括各省份/州（如果可用）。
数据维度：数据集包括“Province/State”（省/州，如果适用）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度）、“Date”（日期）、“Confirmed”（确诊病例）、“Deaths”（死亡病例）、“Recovered”（康复病例）、“Active”（活跃病例）和“WHO Region”（世界卫生组织区域）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为“covid_19_clean_completecsv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行清洗和整理，确保数据的可用性和准确性。
该数据集适合用于疫情发展趋势分析、预测模型构建以及流行病学研究。
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、公共卫生等领域的研究，如疫情传播模型构建、疫情发展趋势分析、不同国家和地区疫情对比研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门和公共卫生机构提供数据支持，用于疫情监测、风险评估和防控策略制定。
决策支持：支持政府和相关机构制定基于数据的疫情应对措施，优化资源分配，提升防控效果。
教育和培训：作为公共卫生、流行病学和数据分析课程的辅助材料，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分析全球新冠疫情的传播规律，评估不同防控措施的效果，并为未来的疫情应对提供经验和教训。
