新冠疫情时间序列数据集COVID-19TimeSeriesDataset-siddharthkushwaha
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，时间序列，疫情传播，数据集，公共卫生，疾病预测，机器学习，流行病学
数据概述： 该数据集包含全球范围内的新冠病毒（COVID-19）疫情时间序列数据，记录了疫情的传播情况和相关统计信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初至今。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括国家，省份/州等不同层级的行政区域。
数据维度：数据集包括每日新增确诊病例数，累计确诊病例数，新增死亡病例数，累计死亡病例数，治愈病例数等核心指标，以及可能包括其他相关变量，如疫苗接种情况，检测数量等。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO），各国卫生部门，约翰·霍普金斯大学等公开数据源，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，疫情传播建模，疾病预测，公共卫生政策分析等领域，并可应用于数据挖掘，机器学习等技术。
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研究，预测模型构建，疫情风险评估等学术研究，如疫情扩散趋势分析，不同干预措施的效果评估等。
行业应用：可以为公共卫生机构，医疗机构，政府部门等提供数据支持，特别是在疫情监测，预警，防控措施制定等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定应对疫情的策略，优化资源配置，提高防控效率。
教育和培训：作为流行病学，公共卫生，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播规律，数据分析方法和模型构建技术。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的动态变化和影响因素，帮助用户实现疫情预测，风险评估和防控策略优化等目标，为公共卫生决策提供数据支持。
