TH-STAT

github2023-01-28 更新2024-05-31 收录

下载链接：

https://github.com/COVID19-TCDG/datasets

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

提供泰国COVID-19疫情统计数据的时间序列，包括累计病例数、当前感染患者数、康复人数和死亡人数。数据来源为covid19.th-stat.com，可通过csv、excel、json和Google BigQuery格式下载。

This dataset provides a time series of COVID-19 statistics for Thailand, including cumulative case numbers, current infected patients, recovered individuals, and fatalities. The data is sourced from covid19.th-stat.com and is available for download in CSV, Excel, JSON, and Google BigQuery formats.

创建时间：

2020-03-18

原始信息汇总

数据集概述

1. TH-STAT API

来源: กรมควบคุมโรค
访问方式: API

2. data.go.th

内容: รายงานผู้ป่วยยืนยันประจำวัน
访问方式: csv | API

3. TH-STAT

内容: ข้อมูลทางสถิติอนุกรมเวลาของจำนวนผู้ติดเชื้อ
来源: https://covid19.th-stat.com/
数据处理: ดาวน์โหลด csv ลงใน ./raw_data และ รัน make datasets/thstat
数据字段:
- Date: str
- CumCase: int
- CurrentlyInfectedPatients: int
- Recovered: int
- Deaths: int
访问方式: csv | excel | json | Google BigQuery

4. 5Labs CovidTracker

内容: ข้อมูลเกี่ยวกับเคสต่างๆ
来源: https://covidtracker.5lab.co/
更新频率: ทุกชั่วโมง
数据字段:
- Status: str
- Date: str
- Placename: str
- Lat: int
- Lng: int
- Age: int
- Gender: str
- Nationality: str
- From: str
- Patientstatus: str
- Note: str
- Source: str
- id: int
访问方式: csv | excel | json | Google BigQuery

5. Noob Learnings Big Query

来源: API https://covid19.workpointnews.com/
更新频率: ทุกวัน
数据表:
- cases: รายละเอียดเคสต่างคล้ายกับ 5Labs CovidTracker
- trend: รายละเอียดตัวเลขผู้ติดเชื้อคล้ายกับ TH-STAT
- world: รายละเอียดตัวเลขผู้ติดเชื้อรายประเทศ
访问方式: Google BigQuery

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TH-STAT数据集通过整合泰国疾病控制部门提供的官方API数据构建而成，涵盖了COVID-19疫情在泰国的传播情况。数据集的构建过程包括从API中提取每日更新的疫情数据，并将其转换为结构化的CSV、Excel和JSON格式，以便于进一步分析和使用。此外，数据集还通过Google BigQuery提供了云端访问接口，便于大规模数据处理。

特点

TH-STAT数据集的特点在于其全面性和时效性。数据集包含了每日累计确诊病例数、当前接受治疗的患者数、康复人数以及死亡人数等关键指标，并以时间序列的形式呈现。这些数据不仅反映了疫情的动态变化，还为研究人员和政策制定者提供了重要的参考依据。数据集的格式多样，支持多种分析工具和平台，极大地方便了用户的使用。

使用方法

TH-STAT数据集的使用方法灵活多样。用户可以通过下载CSV、Excel或JSON格式的文件进行本地分析，也可以通过Google BigQuery进行云端数据处理。数据集的时间序列特性使其特别适合用于疫情趋势分析、预测模型构建以及政策效果评估等场景。此外，数据集的结构化设计使得用户可以轻松地将其与其他相关数据集进行整合，以进行更深入的研究。

背景与挑战

背景概述

TH-STAT数据集是一个专注于泰国COVID-19疫情统计数据的开放数据集，由泰国疾病控制部门（กรมควบคุมโรค）提供支持。该数据集自2020年初疫情爆发以来，持续更新，涵盖了从累计病例数、当前感染患者数、康复人数到死亡人数等多个关键指标。TH-STAT的创建旨在为研究人员、政策制定者以及公众提供实时、准确的疫情数据，以支持疫情监测、政策评估和科学研究。该数据集在公共卫生领域具有重要影响力，尤其是在疫情数据可视化和预测模型的构建中发挥了关键作用。

当前挑战

TH-STAT数据集在解决COVID-19疫情监测和预测问题时，面临多重挑战。首先，数据的实时性和准确性是关键问题，由于疫情数据的动态变化，确保数据的及时更新和验证成为一大难题。其次，数据来源的多样性和异构性增加了数据整合的复杂性，例如不同机构提供的数据格式和标准不一致，导致数据清洗和标准化工作量巨大。此外，数据隐私和安全问题也不容忽视，如何在公开数据的同时保护患者隐私，是数据集构建过程中需要平衡的重要问题。最后，数据的地理分布和时间序列分析要求高精度的数据处理能力，这对数据存储和计算资源提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

TH-STAT数据集在COVID-19疫情期间，主要用于追踪和分析泰国的疫情发展趋势。该数据集通过提供每日的确诊病例、治愈人数、死亡人数等关键指标，帮助研究人员和政府机构实时监控疫情动态。其时间序列数据特别适合用于构建疫情传播模型，预测未来感染趋势，并为公共卫生决策提供数据支持。

衍生相关工作

TH-STAT数据集衍生了许多相关的研究工作，特别是在疫情预测和防控策略优化方面。例如，基于该数据集的研究成果被用于开发疫情预测模型，帮助政府和公共卫生机构提前制定应对措施。此外，该数据集还支持了多项关于疫情传播机制的研究，推动了学术界对COVID-19病毒传播动力学的深入理解。这些研究不仅为泰国的疫情防控提供了科学依据，也为全球其他地区的疫情应对提供了参考。

数据集最近研究