新冠疫情数据集约翰斯-霍普金斯大学个人网络日志CSV格式COVID-19DatasetfromJohnsHopkinsUniversityinPersonalNetlogCSVFormat-subhamrath
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，新冠疫情，数据集，数据分析，病毒学，流行病学，机器学习，医疗健康
数据概述： 该数据集包含来自约翰斯·霍普金斯大学发布的新冠疫情相关数据，记录了全球范围内的新冠病毒感染，死亡和康复情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月到2023年12月。
地理范围：数据覆盖了全球200多个国家和地区。
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，新增康复病例，累计康复病例等指标。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于约翰斯·霍普金斯大学的个人网络日志，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生，流行病学及机器学习等领域的研究和应用，特别是在疫情趋势分析，病毒传播规律及医疗资源分配等方面具有重要价值。
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：适用于新冠疫情传播规律，病毒变异影响等公共卫生研究，如疫情发展趋势分析，医疗资源需求预测等。
行业应用：可以为医疗健康，公共卫生等行业提供数据支持，特别是在疫情监测，防控策略制定等方面。
决策支持：支持疫情应急响应，医疗资源调配及防控政策优化。
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相关方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情的传播趋势与规律，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。
