全球新冠疫情影响数据集COVID-19ImpactWorldwideDatasets-pratikshapandapkp
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，新冠疫情，数据分析，流行病学，机器学习，全球健康，时间序列，疫情监控
数据概述：
该数据集包含来自全球多个国家和地区的疫情相关数据，记录了自新冠疫情爆发以来的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括主要经济体和受疫情影响严重的地区。
数据维度：数据集包括每日新增确诊病例，累计确诊病例，新增死亡病例，累计死亡病例，疫苗接种率，医疗资源使用情况等变量。还包括地区，人口密度，医疗设施等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO），各国卫生部门及公开疫情报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，流行病学分析及机器学习模型训练，特别是在疫情趋势预测，资源分配优化及防控策略制定中具有重要应用价值。
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：适用于新冠疫情传播规律，疫苗接种效果及医疗资源需求等研究，如疫情传播模型的构建，防控措施效果评估等。
行业应用：可以为公共卫生部门提供数据支持，特别是在疫情监测，资源调配和防控策略制定方面。
决策支持：支持全球及各国的疫情应对策略优化，帮助政府制定科学的防控措施和资源分配方案。
教育和培训：作为流行病学，公共卫生及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情数据分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与影响趋势，帮助用户实现疫情预测，资源优化和防控策略制定，为全球公共卫生管理提供数据支持。
