新冠疫情数据建模数据集COVID-19DataforModelingDataset-qingxiangyan
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，疫情数据，数据集，机器学习，流行病学，数据分析，传染病学，疫情预测
数据概述： 该数据集包含来自全球多个国家和地区的COVID-19疫情数据，记录了疫情发展过程中的关键指标。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，覆盖了疫情的主要发展阶段。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家和地区，包括确诊病例数，死亡病例数，康复病例数，疫苗接种情况等。
数据维度：数据集包括日期，国家/地区，确诊病例数，死亡病例数，康复病例数，疫苗接种率，人口密度，医疗资源等变量。还包括一些社会经济因素，如GDP，人口年龄结构等。
数据格式：数据提供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。
该数据集适合用于公共卫生研究，疫情预测，流行病学分析及机器学习模型训练等领域，特别是在疫情传播规律，疫情预测及防控策略制定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研究，流行病学分析及疫情预测等学术研究，如疫情传播模型构建，疫情发展趋势预测等。
行业应用：可以为公共卫生部门，医疗机构等提供数据支持，特别是在疫情监测，防控策略制定及资源调配方面。
决策支持：支持疫情预测和防控策略优化，帮助政府部门和医疗机构制定科学的疫情应对措施。
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建模技术。
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，提高公共卫生应急响应能力。
