新冠疫情全球时间序列数据集Time-SeriesCOVID-19GlobalDataset-alessandrofato98

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠疫情，时间序列，全球数据，公共卫生，数据分析，流行病学，机器学习，疫情监测

数据概述：该数据集包含来自全球多个国家和地区的新冠疫情相关时间序列数据，记录了疫情发展的关键指标和趋势。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初到2023年初。地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括确诊病例数，死亡病例数，疫苗接种率等。数据维度：数据集包括每日新增病例，累计病例，新增死亡，累计死亡，疫苗接种进度等关键指标，以及国家/地区，日期等分类变量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO），各国卫生部门及公开疫情报告，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于疫情研究，公共卫生分析，流行病学建模及机器学习等领域，尤其在疫情趋势预测，防控策略评估等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：适用于疫情传播规律，疫苗有效性及防控措施效果等研究，如疫情爆发原因分析，不同国家应对策略比较等。行业应用：可以为公共卫生部门，医疗机构及国际组织提供数据支持，特别是在疫情监测，资源调配和防控策略制定方面。决策支持：支持疫情发展趋势预测和防控策略优化，帮助政府及卫生部门制定科学的公共卫生政策。教育和培训：作为流行病学，公共卫生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建模方法。此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与趋势，帮助用户实现准确的疫情预测，优化防控策略，提升公共卫生管理水平。