全球新冠疫情时间序列数据GlobalCOVID-19TimeSeriesData-adilchkaf
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, 疾病传播, 流行病学, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例
数据概述：
该数据集包含来自约翰·霍普金斯大学（CSSE）的全球新冠疫情时间序列数据，记录了全球范围内新冠病毒（COVID-19）的传播情况。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20日。
地理范围：数据覆盖全球范围内的国家和地区，包括各省/州的数据。
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日开始的每日“Confirmed”（确诊病例）、“Deaths”（死亡病例）和“Recovered”（康复病例）数据。
数据格式：CSV格式，包含三个文件，分别记录确诊、死亡和康复病例数据，文件名分别为“time_series_19-covid-Confirmed.csv”、“time_series_19-covid-Deaths.csv”和“time_series_19-covid-Recovered.csv”，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心（CSSE）的GitHub库，数据已进行结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播模型构建、以及预测分析。
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、疾病传播等领域的研究，例如分析疫情的空间分布、时间演变规律，以及评估不同干预措施的效果。
行业应用：可以为卫生部门、医疗机构和政府部门提供数据支持，用于疫情监测、风险评估、资源调配和政策制定。
决策支持：支持疫情相关的决策制定，例如制定隔离措施、疫苗接种计划，以及评估经济影响。
教育和培训：作为流行病学、公共卫生、数据科学等课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员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传播趋势、评估不同地区的疫情严重程度，并为制定有效的防控策略提供数据支撑。
