新冠疫情时间序列数据集COVID-19TimeSeriesDataset-muhammadasyri
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，疫情监测，时间序列，数据分析，流行病学，机器学习，医疗健康，全球视野
数据概述：
该数据集包含来自全球多个来源的新冠疫情相关数据，记录了疫情发展的时间序列变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年底到2023年，覆盖了疫情爆发，发展及后续阶段的完整周期。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括中国，美国，欧洲，亚洲等主要疫情区域，具有全球代表性。
数据维度：数据集包括每日新增确诊人数，累计确诊人数，治愈人数，死亡人数，重症病例数，检测数量，疫苗接种率等关键指标。还包括地区，年龄分布，性别比例等人口统计学变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于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·霍普金斯大学等权威机构的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，疫情趋势分析，机器学习建模等领域，尤其在流行病学分析，疫情预测及公共卫生政策制定方面具有重要价值。
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：适用于流行病学，公共卫生，病毒学等学术研究，如疫情传播规律分析，防控措施效果评估等。
行业应用：可以为医疗健康，公共卫生部门提供数据支持，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：支持政府及公共卫生机构制定疫情防控策略，医疗资源规划及疫苗分配方案。
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公共卫生管理。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播规律与趋势，帮助用户实现疫情预测，防控策略优化等目标，为全球公共卫生治理提供数据支持。
