全球新冠疫情时间序列数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesDataset-ankith007
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 流行病学, 时间序列分析, 确诊病例, 死亡病例, 经济指标, 政策响应
数据概述：
该数据集包含来自全球范围的新冠疫情相关数据，记录了各国家和地区的新冠病毒感染、死亡病例，以及相关的经济指标和政府应对措施。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2019年12月31日开始，涵盖疫情爆发初期至今。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，通过ISO代码进行标识。
数据维度：数据集包括“iso_code”（国家/地区ISO代码）、“location”（国家/地区名称）、“date”（日期）、“total_cases”（累计确诊病例）、“total_deaths”（累计死亡病例）、“stringency_index”（政府应对措施的严格程度指数）、“population”（人口）、“gdp_per_capita”（人均GDP）、“human_development_index”（人类发展指数）等多个关键指标。此外，还包含一些未命名的列，可能包含额外的数据或元信息。
数据格式：CSV格式，文件名为raw_data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的疫情数据报告，已进行初步的结构化处理，但可能需要进一步的清洗和预处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播分析、政策影响评估和经济影响分析等。
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、经济学等领域的学术研究，如疫情传播模型构建、死亡率分析、政策有效性评估等。
行业应用：可以为医疗卫生、保险、旅游、交通等行业提供数据支持，尤其是在风险评估、市场预测、资源配置等方面。
决策支持：支持政府和相关机构的疫情应对决策，如制定防控措施、优化资源分配、评估经济影响等。
教育和培训：作为公共卫生、流行病学、数据分析等课程的辅助材料，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探索疫情发展的时间趋势和空间分布，分析不同国家和地区的疫情应对措施效果，以及评估疫情对经济和社会的影响，帮助用户实现疫情风险管理、政策优化和预测分析等目标。
