全球新冠疫情时序分析数据集GlobalCOVID-19TimeSeriesAnalysisDataset-junbokwi
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 流行病学, 时间序列分析, 疫情传播, 死亡病例, 政策干预, 人口统计, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自全球多个国家和地区的新冠疫情相关数据，记录了疫情爆发以来每日新增病例、新增死亡病例以及相关的影响因素。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，持续到数据集的截止日期。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，具体覆盖范围取决于数据源。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如每日新增病例（new_cases）、每日新增死亡病例（new_deaths）、政府的严格程度指数（stringency_index）、人口统计学信息（人口、人口密度、年龄中位数、65岁以上人口比例、70岁以上人口比例）、吸烟人口比例（男女吸烟者比例）、人均GDP（gdp_per_capita）、洗手设施普及率（handwashing_facilities）和医院床位数（hospital_beds_per_thousand）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据源，已进行标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播模型构建、政策效果评估和预测分析。
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、经济学等领域的研究，如疫情传播动力学分析、不同国家疫情应对策略对比、人口结构对疫情的影响研究等。
行业应用：可以为医疗卫生机构、政府部门、保险公司等提供数据支持，尤其在疫情监测、风险评估、资源分配、政策制定等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构进行疫情相关的决策，例如制定隔离政策、疫苗接种计划、医疗资源配置等。
教育和培训：作为流行病学、数据科学、公共卫生等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展规律和影响因素。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的规律，评估不同干预措施的效果，以及预测疫情未来的发展趋势，从而帮助用户更好地应对疫情挑战。
