新冠疫情全球时间序列数据COVID-19GlobalTimeSeriesData-avish5787
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情传播, 时间序列分析, 疾病预测, 流行病学, 疫情数据, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个渠道的新冠疫情全球时间序列数据，记录了全球范围内各地区新冠病毒感染、康复和死亡的累计情况。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日开始，持续更新，反映了疫情的动态发展过程。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括省份/州(Province/State)和国家/地区(Country/Region)两个层级的地理信息。
数据维度：数据集包括“Province/State”（省/州）、“Country/Region”（国家/地区）、“Lat”（纬度）、“Long”（经度）、“Date”（日期）、“Confirmed”（确诊病例）、“Recovered”（康复病例）和“Deaths”（死亡病例）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为time-series-19-covid-combined.csv，方便进行时间序列分析和数据可视化。
来源信息：数据来源于公开的疫情数据报告，并经过整合和清洗，确保数据的准确性和一致性。
该数据集适合用于疫情传播趋势分析、疾病预测、以及评估不同地区疫情应对措施的效果。
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、以及数据科学等领域的研究，例如疫情传播模型构建、疫情预测分析、以及不同国家和地区疫情发展趋势对比分析。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门、以及相关研究机构提供数据支持，尤其是在疫情监测、风险评估、以及政策制定等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定疫情防控策略，优化资源配置，以及提升公众健康管理水平。
教育和培训：作为数据科学、统计学、以及流行病学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员掌握时间序列数据分析、疫情建模和数据可视化等技能。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的规律与趋势，评估不同干预措施的效果，以及支持基于数据的决策制定，从而更好地应对公共卫生挑战。
