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World Health Organization (WHO) Global Health Observatory Data Repository|全球健康数据集|公共卫生数据集
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https://www.who.int/data/gho
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该数据集包含了全球健康观察站的数据，涵盖了各种健康指标，如疾病发生率、死亡率、健康服务覆盖率等。数据涵盖了全球多个国家和地区，旨在提供全球健康状况的全面视图。
提供机构：
www.who.int
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
世界卫生组织（WHO）全球卫生观察数据仓库的构建基于全球范围内的卫生统计数据收集与整合。该数据集通过系统化的数据采集流程，涵盖了从各国卫生部门、国际组织以及研究机构等多渠道获取的卫生相关数据。数据经过严格的清洗和标准化处理，确保了数据的准确性和一致性。此外，数据仓库还采用了先进的数据存储和检索技术，以支持高效的数据管理和分析。
特点
WHO全球卫生观察数据仓库的特点在于其广泛的数据覆盖范围和多维度的数据结构。该数据集不仅包括了传统的健康指标，如死亡率和发病率，还涵盖了环境、社会经济和行为等多方面的健康影响因素。数据的时间跨度长，能够提供历史趋势分析和未来预测的基础。此外，数据仓库的开放性和可访问性使得全球研究者和政策制定者能够便捷地获取和利用这些宝贵的卫生数据资源。
使用方法
WHO全球卫生观察数据仓库的使用方法多样，适用于不同层次和领域的用户。研究者可以通过在线平台或API接口直接访问数据，进行深入的统计分析和模型构建。政策制定者可以利用数据仓库中的信息，制定和评估公共卫生政策。教育机构和培训项目也可以将该数据集作为教学和培训的资源，提升学生和从业人员的专业能力。此外，公众可以通过WHO的官方网站获取部分公开数据，了解全球卫生状况和趋势。
背景与挑战
背景概述
世界卫生组织（WHO）全球健康观察数据仓库（Global Health Observatory Data Repository）是一个汇集全球健康相关数据的综合性平台，旨在为政策制定者、研究人员和公众提供关键的健康指标和趋势分析。该数据集由WHO主导，自2008年创建以来，已成为全球健康研究的重要资源。其核心研究问题涵盖了从传染病控制到非传染性疾病预防的广泛领域，对全球健康政策的制定和实施产生了深远影响。
当前挑战
尽管WHO全球健康观察数据仓库提供了丰富的健康数据，但其面临的挑战依然显著。首先，数据来源的多样性和质量不一，导致数据整合和分析的复杂性增加。其次，全球健康数据的实时更新和准确性要求极高，这对数据采集和维护提出了严峻考验。此外，不同国家和地区的数据标准和报告机制差异，也增加了数据比较和综合分析的难度。
发展历史
创建时间与更新
世界卫生组织（WHO）全球卫生观察数据仓库创建于2008年，旨在整合和提供全球卫生数据。该数据集定期更新，最新数据通常每年发布一次，确保信息的时效性和准确性。
重要里程碑
2010年，WHO全球卫生观察数据仓库首次整合了全球范围内的卫生统计数据，标志着全球卫生数据共享的新纪元。2014年，该数据集引入了交互式数据可视化工具，极大地提升了用户的数据探索体验。2019年，随着全球卫生挑战的增加，数据仓库扩展了其数据覆盖范围，包括了更多新兴疾病和健康指标。
当前发展情况
当前，WHO全球卫生观察数据仓库已成为全球卫生领域的重要资源，为政策制定者、研究人员和公众提供了丰富的数据支持。该数据集不仅涵盖了传统的卫生统计数据，还纳入了环境、社会经济等多维度数据，促进了跨学科研究。此外，数据仓库通过持续的技术创新，如大数据分析和人工智能应用，进一步提升了数据处理和分析的效率，为全球卫生决策提供了更为精准的依据。
发展历程
- 世界卫生组织（WHO）正式成立，标志着全球卫生合作的新纪元。
- WHO启动全球卫生观察站（GHO）项目，旨在收集和分析全球卫生数据。
- GHO数据仓库正式上线，提供全球卫生指标的在线访问和下载服务。
- GHO数据仓库进行重大升级，增加了更多国家和地区的卫生数据，并改进了数据可视化工具。
- WHO发布《2030年可持续发展议程》，GHO数据仓库成为监测全球卫生目标进展的重要工具。
- 在COVID-19大流行期间，GHO数据仓库成为全球疫情数据的主要来源，提供实时疫情统计和分析。
常用场景
经典使用场景
在全球公共卫生领域，世界卫生组织（WHO）全球卫生观察数据仓库（Global Health Observatory Data Repository）被广泛用于监测和分析全球健康指标。该数据集涵盖了从传染病控制到非传染性疾病预防的广泛主题，为研究人员和政策制定者提供了详尽的健康数据。通过这些数据，可以评估各国健康状况，识别健康趋势，并为全球卫生政策的制定提供科学依据。
解决学术问题
WHO全球卫生观察数据仓库解决了全球健康研究中的多个关键问题。首先，它为全球健康指标的统一测量和比较提供了标准化数据，有助于识别健康差距和优先领域。其次，该数据集支持流行病学研究，帮助科学家追踪疾病传播模式和影响因素。此外，它还为公共卫生干预措施的效果评估提供了基础数据，推动了预防医学和公共卫生实践的发展。
衍生相关工作
基于WHO全球卫生观察数据仓库，许多经典研究和工作得以开展。例如，全球疾病负担研究（Global Burden of Disease Study）利用该数据集评估了全球疾病负担，为全球卫生资源的分配提供了科学依据。此外，许多关于传染病和非传染性疾病的流行病学研究也依赖于这些数据，推动了疫苗接种、慢性病管理等领域的进展。数据仓库还促进了全球健康数据共享和合作，形成了多个跨国研究项目和网络。
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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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热门数据集
光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
github 收录
DermNet
DermNet是一个包含皮肤病图像的数据集，涵盖了多种皮肤病类型，如痤疮、湿疹、牛皮癣等。该数据集主要用于皮肤病诊断和研究。
www.dermnetnz.org 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录