新冠疫情时间序列数据集COVID-19TimeSeriesData-nkanwa
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，时间序列，数据集，流行病学，公共卫生，数据分析，机器学习，疫情监测
数据概述： 该数据集包含全球范围内的新冠疫情时间序列数据，记录了疫情关键指标的变化趋势。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。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括主要国家和地区的疫情数据。
数据维度：数据集包括每日新增确诊病例，累计确诊病例，新增死亡病例，累计死亡病例，康复病例，检测数量，疫苗接种数量等变量。
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。
该数据集适合用于流行病学分析，公共卫生研究，机器学习模型训练等领域，特别是在疫情预测，趋势分析及防控策略制定中具有重要价值。
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，公共卫生及疫情传播规律的学术研究，如疫情发展趋势预测，病毒变异影响分析等。
行业应用：可以为卫生部门，疾控中心等机构提供数据支持，特别是在疫情监测，防控措施优化方面。
决策支持：支持疫情防控策略制定和资源分配，帮助政府和卫生机构做出科学决策。
教育和培训：作为公共卫生，流行病学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应用。
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，为公共卫生管理和疫情防控提供数据支持。
