新冠疫情全球每日病例数据集COVID-19GlobalDailyCases-rorsorcech
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, 疫情分析, 时间序列, 疾病预测, 统计分析
数据概述：
该数据集包含全球范围内新冠病毒（COVID-19）每日病例数据，记录了各地区每日的确诊、死亡及康复病例数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2020年1月22日，涵盖疫情爆发初期至今的全球疫情发展情况。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括各省份/州的数据，提供了细致的地域分析维度。
数据维度：数据集包括“SNo”（序列号），“ObservationDate”（观测日期），“Province/State”（省/州），“Country/Region”（国家/地区），“Last Update”（最后更新时间），“Confirmed”（确诊病例数），“Deaths”（死亡病例数），“Recovered”（康复病例数）。
数据格式：CSV格式，文件名为covid_19_data.csv，方便数据导入、处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的疫情信息报告，已进行结构化整理，便于进一步分析。该数据集适合用于疫情传播趋势分析、预测建模和政策影响评估。
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，如疫情传播模型构建、疾病风险评估、政策干预效果分析等。
行业应用：可以为医疗卫生、政府部门、保险行业提供数据支持，特别是在疫情监测、资源调配、风险管理等方面。
决策支持：支持政府部门制定疫情防控策略、评估公共卫生措施的有效性，以及优化资源配置。
教育和培训：作为流行病学、数据分析等相关课程的案例研究素材，帮助学生和研究人员理解疫情发展规律。
此数据集特别适合用于分析疫情的时空演变规律，预测疫情发展趋势，以及评估不同防控措施的效果，从而支持更有效的疫情应对策略。
