新冠疫情COVID-19全球病例数据集2020-2022COVID-19GlobalCasesDataset2020-2022-priya4585
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，流行病学，数据集，疫情分析，机器学习，全球健康，时间序列，数据可视化
数据概述： 该数据集包含来自约翰霍普金斯大学（JHU）新冠数据追踪项目的全球新冠疫情数据，记录了全球范围内的新冠病毒感染，死亡和康复病例的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初到2022年末，覆盖了新冠疫情的主要爆发和流行阶段。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括各大洲的主要经济体和人口密集地区。
数据维度：数据集包括每日新增病例数，累计病例数，每日新增死亡人数，累计死亡人数，康复病例数，检测数量，疫苗接种率等关键指标，以及各地区的地理位置信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于约翰霍普金斯大学的公开疫情数据，并已进行标准化和清洗处理，确保数据的准确性和一致性。
该数据集适合用于流行病学研究，疫情趋势分析，公共卫生政策制定及机器学习模型训练等领域，特别是在疫情传播规律，防控效果评估及预测模型构建方面具有重要应用价值。
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：适用于流行病学，公共卫生及传染病学等领域的学术研究，如疫情传播动力学分析，不同防控措施的效果评估等。
行业应用：可以为全球卫生组织，各国政府及医疗机构提供数据支持，特别是在疫情监测，资源调配及防控策略制定方面。
决策支持：支持公共卫生决策的制定和优化，帮助政府和社会各界更好地应对疫情挑战。
教育和培训：作为公共卫生，流行病学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公共卫生政策。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与趋势，帮助用户实现疫情预测，防控效果评估及公共卫生决策优化，为全球健康管理和疫情防控提供数据支持。
