有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
COVID-19 Data Hub|COVID-19数据集|全球疫情数据集
收藏covid19datahub.io2024-10-24 收录
下载链接：
https://covid19datahub.io/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
COVID-19 Data Hub是一个全球性的COVID-19数据集，包含了来自多个国家和地区的疫情数据，涵盖了病例数、死亡数、康复数、测试数等信息。此外，数据集还包括了与疫情相关的经济、社会和政策数据。
提供机构：
covid19datahub.io
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
COVID-19 Data Hub数据集的构建基于全球范围内的公共卫生数据，通过整合来自多个国家和地区的官方统计数据、研究报告以及实时监测信息，形成了一个全面且动态更新的数据库。该数据集的构建过程严格遵循数据清洗和标准化流程，确保数据的准确性和一致性，以便为全球范围内的COVID-19研究提供可靠的数据支持。
特点
COVID-19 Data Hub数据集的特点在于其广泛的地理覆盖和多维度的数据类型。该数据集不仅涵盖了病例数量、死亡率等基本统计数据，还包括了疫苗接种情况、公共卫生政策响应等多方面的信息。此外，数据集的实时更新机制确保了研究者能够获取到最新的疫情动态，从而进行及时有效的分析和决策支持。
使用方法
COVID-19 Data Hub数据集的使用方法多样，适用于不同层次的研究和应用需求。研究者可以通过API接口或直接下载数据文件，进行疫情趋势分析、政策效果评估等研究工作。同时，该数据集也支持数据可视化工具的使用，帮助用户更直观地理解疫情发展态势。此外，数据集的开放性和透明性使得其成为公共卫生决策和学术研究的重要参考资源。
背景与挑战
背景概述
COVID-19 Data Hub作为一个综合性的数据平台，自2020年初新冠疫情爆发以来，由全球多个研究机构和科学家共同创建。该数据集的核心研究问题在于提供实时、准确且全面的新冠疫情数据，以支持公共卫生决策和疫情研究。其影响力不仅限于数据收集和分析，更在于推动了全球范围内的疫情监测和防控策略的优化。通过整合来自不同国家和地区的疫情数据，COVID-19 Data Hub为研究人员和政策制定者提供了宝贵的信息资源，极大地促进了疫情应对措施的科学性和有效性。
当前挑战
尽管COVID-19 Data Hub在数据整合和传播方面取得了显著成效，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和异质性使得数据标准化和一致性成为一大难题。其次，实时更新数据的需求对数据处理和存储技术提出了高要求，尤其是在数据量激增的情况下。此外，数据隐私和安全问题也是不可忽视的挑战，如何在确保数据安全的前提下提供开放访问，是该数据集需要持续解决的问题。最后，数据的可解释性和透明度对于确保其科学性和公信力至关重要，这也是该数据集未来发展的重要方向。
发展历史
创建时间与更新
COVID-19 Data Hub于2020年初创建，旨在应对全球新冠疫情的迅速蔓延。该数据集自创建以来，持续进行更新，以反映疫情动态和相关研究进展。
重要里程碑
COVID-19 Data Hub的一个重要里程碑是其在2020年4月实现了全球覆盖，整合了来自多个国家和地区的疫情数据。这一成就极大地促进了全球范围内的疫情监测和研究合作。此外，数据集在2021年初引入了疫苗接种数据，进一步丰富了其内容，为疫苗效果评估和政策制定提供了重要依据。
当前发展情况
当前，COVID-19 Data Hub已成为全球疫情研究的重要资源，不仅提供了实时更新的疫情数据，还支持了多学科的研究和分析。该数据集的贡献在于其促进了全球公共卫生政策的制定和调整，同时也为流行病学、病毒学等领域的研究提供了宝贵的数据支持。随着全球疫情的不断演变，COVID-19 Data Hub将继续发挥其关键作用，助力全球抗击疫情。
发展历程
- COVID-19 Data Hub首次发布，旨在为全球研究人员提供一个统一的数据平台，以支持COVID-19相关研究。
- COVID-19 Data Hub扩展了其数据覆盖范围，包括全球多个国家和地区的疫情数据，并增加了疫苗接种和公共卫生政策等相关信息。
- COVID-19 Data Hub引入了新的数据可视化工具，帮助研究人员更直观地分析疫情趋势和公共卫生干预措施的效果。
- COVID-19 Data Hub持续更新，增加了对新型变异株的监测数据，并与其他国际数据平台合作，提升数据共享和研究协作的效率。
常用场景
经典使用场景
在公共卫生领域，COVID-19 Data Hub 数据集被广泛用于实时监测和分析全球新冠病毒的传播动态。该数据集整合了来自多个国家和地区的疫情数据，包括确诊病例、死亡病例、康复病例以及疫苗接种情况等关键指标。研究者通过这一数据集，能够进行跨区域的疫情趋势比较，从而为政策制定者提供科学依据，优化防疫策略。
实际应用
在实际应用中，COVID-19 Data Hub 数据集被广泛应用于政府和公共卫生机构的疫情监控系统中。通过实时更新和分析数据，这些机构能够迅速响应疫情变化，制定和调整防疫措施。此外，医疗机构和科研单位也利用该数据集进行病例管理和研究，提高了疫情应对的效率和科学性。
衍生相关工作
基于 COVID-19 Data Hub 数据集，衍生了一系列重要的研究工作。例如，有研究者利用该数据集开发了疫情预测模型，显著提高了疫情趋势预测的准确性。此外，还有研究团队基于数据集中的疫苗接种数据，进行了疫苗效果和覆盖率的深入分析，为全球疫苗接种策略提供了重要参考。这些衍生工作不仅丰富了疫情研究的理论基础，也为实际防疫工作提供了有力支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 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
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。
github 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据，包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统，优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录