全球与中国新冠疫情及相关数据分析数据集GlobalandChinaCOVID-19DataAnalysis-ayusha232
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, 中国, 全球, 疫情预测, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的关于全球和中国新冠疫情的数据，记录了疫情相关的病例、死亡、天气、航班和搜索趋势等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要为2019年至2021年，部分数据可能延伸至更早或更晚的时间。
地理范围：数据覆盖全球范围，并特别关注中国地区，包含中国各省份、美国、WHO等数据。
数据维度：数据集包含多种数据维度，包括但不限于：每日新增病例数、累计确诊病例数、死亡病例数、天气状况、航班数据、搜索关键词热度等。
数据格式：数据主要以CSV和XLSX格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO）、各国家和地区的官方疫情报告、公开气象数据、航班数据以及搜索趋势数据等，并可能经过了标准化和清洗处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、预测建模以及相关政策评估。
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、社会科学等领域的研究，如疫情传播规律分析、风险评估、疫苗接种效果评估等。
行业应用：可以为医疗卫生、政府部门、保险行业等提供数据支持，尤其在疫情监测、风险管理、资源调配等方面具备实用性。
决策支持：支持政府和相关机构制定疫情防控策略、优化资源配置，以及评估政策实施效果。
教育和培训：作为公共卫生、数据科学、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情发展趋势和影响因素。
此数据集特别适合用于探索疫情发展的时间演变规律、地域分布特征，以及评估不同因素对疫情的影响，帮助用户实现疫情预测、风险管理、政策优化等目标。
