全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-ekasomi
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, 确诊病例, 死亡病例, 康复病例, 流行病学, 疾病传播
数据概述：
该数据集包含来自多个来源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的传播情况。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2021年3月25日。
地理范围： 数据覆盖全球范围的国家和地区，包括各国家/地区的省份/州。
数据维度： 数据集包括确诊病例、死亡病例和康复病例的时间序列数据，以及每个地区/国家的经纬度信息。
数据格式： CSV格式，分别包含 time_series_covid19_confirmed_global.csv (确诊), time_series_covid19_recovered_global.csv (康复), time_series_covid19_deaths_global.csv (死亡)三个文件，便于时间序列分析。
来源信息： 数据来源于公共卫生机构（如约翰·霍普金斯大学）或其他公开渠道的数据汇总。
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、病毒传播等领域的研究，例如疫情传播模型构建、疫情预测、政策评估等。
行业应用：可以为医疗健康、保险行业、旅游行业等提供数据支持，例如医疗资源规划、风险评估、市场预测等。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情防控政策，优化资源分配。
教育和培训：作为流行病学、数据分析、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疫情的传播规律。
此数据集特别适合用于探索疫情的传播趋势、评估不同地区疫情的严重程度，以及分析不同干预措施的效果，从而为优化疫情防控策略提供数据支持。
