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Our World in Data COVID-19 Dataset|COVID-19数据集|全球疫情数据集
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该数据集包含了全球范围内COVID-19疫情的相关数据，包括每日新增病例、死亡人数、疫苗接种情况、测试数据等。数据集还提供了各国和地区的疫情统计数据，以及与疫情相关的经济、社会和健康指标。
提供机构：
ourworldindata.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Our World in Data COVID-19 Dataset的构建基于全球多个权威数据源，包括世界卫生组织（WHO）、约翰斯·霍普金斯大学（JHU）以及各国卫生部门等。数据集通过自动化脚本实时抓取和整合这些来源的数据，确保信息的及时性和准确性。此外，数据集还进行了多层次的数据清洗和验证，以消除数据中的噪声和错误，从而提供高质量的COVID-19相关数据。
特点
该数据集的特点在于其全面性和实时性。它涵盖了全球范围内的COVID-19病例、死亡、康复以及疫苗接种等多维度数据，为研究人员和政策制定者提供了详尽的信息支持。此外，数据集的开放性和可访问性也是其显著特点，用户可以通过在线平台或API接口轻松获取所需数据，极大地方便了数据分析和研究工作。
使用方法
使用Our World in Data COVID-19 Dataset时，用户首先需访问其官方网站或通过API接口获取数据。数据集提供了多种格式的下载选项，包括CSV、JSON等，便于不同需求的用户进行数据处理。用户可以根据研究或分析的需要，选择特定的国家或地区、时间段以及数据类型进行筛选和下载。此外，数据集还提供了详细的文档和教程，帮助用户快速上手并充分利用数据集的各项功能。
背景与挑战
背景概述
Our World in Data COVID-19 Dataset 是由 Our World in Data 项目在2020年初新冠疫情爆发后迅速构建的数据集。该项目由牛津大学马丁学院的科学家团队主导，旨在提供全球范围内关于COVID-19的详细统计数据，包括病例数、死亡率、疫苗接种情况等。该数据集的构建迅速响应了全球对疫情数据的迫切需求，为政策制定者、研究人员和公众提供了关键的数据支持，极大地促进了疫情应对策略的制定和实施。
当前挑战
Our World in Data COVID-19 Dataset 在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性要求团队必须整合来自不同国家和地区的数据，确保数据的准确性和一致性。其次，疫情数据的实时更新需求极高，团队需不断更新数据以反映最新的疫情动态。此外，数据的质量控制也是一个重大挑战，特别是在数据来源不一致或报告延迟的情况下，确保数据的可靠性尤为关键。
发展历史
创建时间与更新
Our World in Data COVID-19 Dataset于2020年初创建，旨在实时追踪和分析全球COVID-19疫情数据。该数据集持续更新，确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括：2020年3月，首次整合全球范围内的疫情数据，为政策制定者和研究人员提供了关键信息；2021年初，增加了疫苗接种数据，进一步丰富了数据内容；2022年，引入了长期疫情影响的分析模块，为全球公共卫生研究提供了新的视角。
当前发展情况
当前，Our World in Data COVID-19 Dataset已成为全球疫情研究的重要资源，不仅提供了详尽的疫情数据，还通过可视化工具帮助公众理解疫情动态。该数据集对公共卫生政策制定、疫情预测模型构建以及全球疫情趋势分析等领域做出了显著贡献，持续推动着全球抗击COVID-19的科学研究与实践。
发展历程
- Our World in Data COVID-19 Dataset首次发布，提供全球范围内的COVID-19疫情数据，包括病例数、死亡数和疫苗接种情况。
- 数据集扩展至包括更多国家和地区的详细数据，并增加了关于疫情对经济和社会影响的相关指标。
- 数据集进一步更新，引入新的变异株数据和全球疫情趋势分析，成为研究COVID-19的重要资源。
常用场景
经典使用场景
在公共卫生领域，Our World in Data COVID-19 Dataset 被广泛用于分析全球新冠病毒的传播动态。该数据集汇集了各国每日新增病例、死亡人数、疫苗接种率等关键指标，为研究人员提供了详尽的疫情数据支持。通过这些数据，学者们能够深入探讨病毒传播的模式、疫苗接种的效果以及不同政策干预措施的影响，从而为全球疫情防控提供科学依据。
解决学术问题
Our World in Data COVID-19 Dataset 解决了多个重要的学术研究问题。首先，它为流行病学研究提供了实时的全球疫情数据，帮助学者们分析病毒的传播路径和速度。其次，该数据集支持疫苗效果评估，通过对比接种与未接种人群的感染率和死亡率，揭示疫苗在不同人群中的保护作用。此外，数据集还为政策制定者提供了量化依据，帮助他们评估不同防控措施的有效性，从而优化公共卫生策略。
衍生相关工作
Our World in Data COVID-19 Dataset 的发布催生了大量相关研究工作。例如，基于该数据集，研究人员开发了多种疫情预测模型，用于预测未来疫情的发展趋势。此外，数据集还支持了多篇关于疫苗效果和公共卫生政策的学术论文，推动了全球疫情防控的科学研究。许多数据分析工具和可视化平台也基于该数据集开发，帮助公众和决策者更直观地理解疫情动态。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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Nexdata/chinese_dialect
该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据，收集自多个方言区域的本地方言使用者，涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件，单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别（ASR）和音频说话人识别。
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中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据，包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据，可以深入了解气象现象对不同地区的影响，并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
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CodeGen数据集是一个用于代码生成和理解的大型数据集，包含了多种编程语言的代码片段和相应的自然语言描述。该数据集旨在帮助研究人员和开发者训练和评估代码生成模型，提高代码生成的准确性和效率。
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Population and Housing Census of 2007 - Ethiopia
Geographic coverage --------------------------- National coverage Analysis unit --------------------------- Household Person Housing unit Universe --------------------------- The census has counted people on dejure and defacto basis. The dejure population comprises all the persons who belong to a given area at a given time by virtue of usual residence, while under defacto approach people were counted as the residents of the place where they found. In the census, a person is said to be a usual resident of a household (and hence an area) if he/she has been residing in the household continuously for at least six months before the census day or intends to reside in the household for six months or longer. Thus, visitors are not included with the usual (dejure) population. Homeless persons were enumerated in the place where they spent the night on the enumeration day. The 2007 census counted foreign nationals who were residing in the city administration. On the other hand all Ethiopians living abroad were not counted. Kind of data --------------------------- Census/enumeration data [cen] Mode of data collection --------------------------- Face-to-face [f2f] Research instrument --------------------------- Two type sof questionnaires were used to collect census data: i) Short questionnaire ii) Long questionnaire Unlike the previous censuses, the contents of the short and long questionnaires were similar both for the urban and rural areas as well as for the entire city. But the short and the long questionnaires differ by the number of variables they contained. That is, the short questionnaire was used to collect basic data on population characteristics, such as population size, sex, age, language, ethnic group, religion, orphanhood and disability. Whereas the long questionnaire includes information on marital status, education, economic activity, migration, fertility, mortality, as well as housing stocks and conditions in addition to those questions contained in a short questionnaire.
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