全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-namicom

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情，时间序列分析，疫情传播，病例数据，死亡数据，康复数据，地理信息，流行病学

数据概述：该数据集包含来自约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的数据，记录了全球范围内新冠病毒（COVID-19）确诊、死亡和康复病例的时间序列数据。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日至2020年9月27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）的详细信息。数据维度：数据集包含确诊病例（Confirmed）、死亡病例（Deaths）和康复病例（Recovered）三个核心指标，以及每个地区/国家每天的累计数据。此外，还包括“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）和“Long”（经度）等地理位置信息。数据格式：CSV格式，文件名为time_series_covid19_confirmed_global.csv、time_series_covid19_deaths_global.csv和time_series_covid19_recovered_global.csv，便于数据分析和可视化。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。该数据集适合用于研究新冠疫情的传播趋势、地理分布、以及对不同地区的影响。

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、生物统计学等领域的学术研究，如疫情传播模型构建、预测分析、政策评估等。行业应用：可以为医疗健康、保险行业、政府部门等提供数据支持，特别是在疫情监测、风险评估、资源调配等方面。决策支持：支持政府和医疗机构制定疫情防控策略，优化资源配置，评估防控措施的有效性。教育和培训：作为数据科学、统计学、流行病学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解时间序列数据分析和疫情建模。此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律、评估不同国家/地区的应对措施，以及预测未来的疫情发展趋势，从而为全球疫情防控提供数据支持。