新冠疫情全球累计病例数据集COVID-19GlobalCumulativeCases-ustchby
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情数据, 疾病传播, 流行病学, 时间序列分析, 疫情趋势, 机器学习, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的新冠疫情全球累计病例数据，记录了全球范围内各地区、国家或省份的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年1月22日至今。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括国家和地区，部分数据细化到省份或州。
数据维度：数据集包括“SNo”（序号）、“ObservationDate”（观察日期）、“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Last Update”（最后更新时间）、“Confirmed”（确诊病例）、“Deaths”（死亡病例）、“Recovered”（康复病例）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为covid_19_data.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开疫情报告和新闻媒体，数据已经过初步整理和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情传播模型构建、疫情预测和公共卫生决策支持等领域。
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、社会科学等领域的学术研究，如疫情传播规律、影响因素分析、疫情对社会经济的影响评估等。
行业应用：可以为医疗健康、保险、旅游等行业提供数据支持，特别是在疫情风险评估、资源配置、市场预测等方面。
决策支持：支持政府部门和卫生机构的疫情监测、预警、防控策略制定，以及资源调配和政策优化。
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和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播趋势、分析疫情对不同地区的影响差异，以及评估各种防控措施的效果，帮助用户更好地理解和应对疫情挑战。
