新冠疫情全球时间序列数据分析数据集COVID-19GlobalTimeSeriesData-arsalanmubeen123
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，时间序列分析，疫情数据，病例数据，死亡数据，地理分布，流行病学，数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自全球范围内的新冠疫情时间序列数据，记录了各国家/地区每日的新增病例数、累计病例数、死亡人数等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围起始于2020年1月22日，涵盖了疫情爆发初期至后续发展阶段。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，提供了疫情在全球范围内的传播情况。
数据维度：数据集包含日期、国家/地区、累计确诊病例数、新增病例数、累计死亡病例数、新增死亡病例数等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为datatest.csv，便于进行数据分析和可视化处理。
来源信息：数据来源于公开的疫情报告和统计数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、疫情趋势分析、预测模型构建和数据可视化。
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、数据科学等领域的研究，例如疫情传播模型构建、感染率预测、疫苗接种效果评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门、决策机构提供数据支持，用于疫情监测、风险评估、防控措施制定等。
决策支持：支持政府和医疗机构进行疫情应对策略的制定，包括资源分配、隔离政策、疫苗接种计划等。
教育和培训：作为公共卫生、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规律。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的时间演变规律、地域分布特征，并为疫情预测和防控提供数据支持，帮助用户实现对疫情的科学认知和有效应对。
