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Global Health Observatory|全球健康数据集|统计数据数据集
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Global Health Observatory（GHO）数据集由世界卫生组织（WHO）维护，提供全球健康相关的统计数据和指标。该数据集涵盖了多种健康主题，包括疾病、死亡率、健康服务、健康行为、环境健康等。数据以多种格式提供，支持全球健康研究和政策制定。
提供机构：
www.who.int
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球健康观察站（Global Health Observatory, GHO）数据集的构建基于世界卫生组织（WHO）的全球健康数据收集与分析框架。该数据集整合了来自各国卫生部门、国际组织和研究机构的多种健康相关数据，涵盖了疾病统计、健康指标、公共卫生政策等多个领域。数据收集过程严格遵循国际标准，确保数据的准确性和一致性。通过定期的数据更新和质量控制，GHO数据集能够反映全球健康状况的动态变化。
使用方法
GHO数据集的使用方法多样，适用于不同层次的用户需求。研究者可以通过WHO官方网站直接访问数据集，利用内置的查询工具进行数据检索和下载。数据集支持多种格式的导出，便于在统计软件中进行进一步分析。政策制定者可以利用GHO数据集进行健康趋势分析，为公共卫生政策制定提供科学依据。此外，教育机构和公众也可以通过GHO数据集了解全球健康状况，增强健康意识和参与度。
背景与挑战
背景概述
全球健康观察站（Global Health Observatory, GHO）数据集由世界卫生组织（WHO）创建，旨在为全球健康领域的研究者和政策制定者提供全面、及时的健康数据。该数据集涵盖了从传染病到非传染性疾病、从母婴健康到环境卫生的广泛主题，为全球健康状况的监测和评估提供了重要依据。自2008年推出以来，GHO已成为全球健康研究的重要资源，其数据被广泛应用于公共卫生政策制定、疾病预防控制以及健康促进等多个领域，极大地推动了全球健康事业的发展。
当前挑战
尽管GHO数据集在提供全球健康数据方面具有重要价值，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据整合和标准化成为一个重大难题。其次，由于不同国家和地区的数据收集能力和质量存在差异，数据的可比性和准确性受到限制。此外，数据的实时更新和维护也是一个持续的挑战，尤其是在应对突发公共卫生事件时，数据的及时性和可靠性显得尤为重要。这些挑战不仅影响了数据集的实际应用效果，也对全球健康研究和政策制定提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
Global Health Observatory（GHO）数据集由世界卫生组织（WHO）创建，首次发布于2008年，旨在提供全球健康数据的全面视图。该数据集定期更新，以反映全球健康状况的最新变化。
重要里程碑
GHO数据集的重要里程碑包括2010年引入的交互式数据可视化工具，这极大地增强了用户对全球健康趋势的理解。2014年，GHO整合了多个WHO数据库，形成了一个统一的数据平台，进一步提升了数据的可访问性和利用率。此外，2018年，GHO开始提供API接口，使得开发者能够更便捷地获取和使用数据，推动了数据在学术研究和政策制定中的应用。
当前发展情况
当前，GHO数据集已成为全球健康研究和政策制定的重要资源。它不仅涵盖了广泛的公共卫生指标，如疾病发病率、死亡率和生活质量指标，还提供了关于全球健康不平等和可持续发展目标（SDGs）进展的数据。GHO的持续更新和扩展，使其在应对新兴健康挑战和监测全球健康目标实现方面发挥了关键作用。通过与各国政府、非政府组织和学术机构的合作，GHO不断优化其数据收集和分析方法，确保提供高质量、可靠的健康数据，为全球健康治理提供了坚实的数据基础。
发展历程
- 世界卫生组织（WHO）首次推出全球卫生观察站（Global Health Observatory, GHO），旨在整合和提供全球卫生数据和统计信息。
- GHO开始提供实时数据更新，增强了其作为全球卫生数据主要来源的地位。
- GHO引入新的数据可视化工具，使用户能够更直观地分析和理解全球卫生趋势。
- GHO的数据被广泛应用于支持联合国可持续发展目标（SDGs）的监测和评估。
- GHO推出移动应用程序，使用户能够随时随地访问全球卫生数据。
- 在COVID-19大流行期间，GHO成为全球疫情数据的主要发布平台，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，Global Health Observatory（GHO）数据集被广泛用于监测和分析全球健康指标。该数据集汇集了来自世界卫生组织（WHO）及其合作伙伴的丰富数据，涵盖了从传染病到非传染性疾病、从母婴健康到环境卫生的多个方面。研究者们利用GHO数据集进行跨国比较、趋势分析以及政策评估，以揭示全球健康状况的动态变化和区域差异。
解决学术问题
GHO数据集在解决全球健康领域的学术研究问题中发挥了关键作用。通过提供标准化和可比较的健康数据，它帮助学者们识别健康不平等现象、评估公共卫生干预措施的效果，并预测未来健康趋势。此外，GHO数据集还支持多学科研究，如流行病学、社会学和经济学，促进了跨学科合作和知识整合，从而推动了全球健康科学的发展。
实际应用
在实际应用中，GHO数据集为全球卫生政策制定者和实施者提供了宝贵的信息支持。例如，各国政府和国际组织利用GHO数据集来监测和评估本国和全球的健康目标达成情况，如联合国可持续发展目标（SDGs）中的健康相关指标。此外，GHO数据集还被用于指导资源分配、优化卫生服务，以及设计针对性的公共卫生干预措施，从而提升全球卫生系统的效率和效果。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球健康领域，Global Health Observatory数据集的最新研究方向主要集中在利用大数据分析技术，以提高全球健康监测和疾病预防的效率。研究者们通过整合和分析来自不同国家和地区的健康数据，探索疾病传播模式、健康资源分配不均等问题，从而为政策制定者提供科学依据。此外，该数据集还被用于评估全球健康干预措施的有效性，特别是在应对新兴传染病和慢性病方面，展现了其在公共卫生决策中的重要价值。
相关研究论文
- 1Global Health Observatory (GHO) Data: World Health OrganizationWorld Health Organization · 2014年
- 2Global Health Observatory Data Repository: A Comprehensive Resource for Public Health ResearchNational Center for Biotechnology Information · 2020年
- 3Using Global Health Observatory Data to Inform Public Health PoliciesThe Lancet · 2019年
- 4Global Health Observatory: A Tool for Monitoring Health Indicators WorldwideElsevier · 2018年
- 5The Role of Global Health Observatory in Global Health GovernanceTaylor & Francis Online · 2021年
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数据主题
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典型分布式光伏出力预测数据集
光伏电站出力数据每5分钟从电站机房监控系统获取；气象实测数据从气象站获取，气象站建于电站30号箱变附近，每5分钟将采集的数据通过光纤传输到机房；数值天气预报数据利用中国电科院新能源气象应用机房的WRF业务系统（包括30TF计算刀片机、250TB并行存储）进行中尺度模式计算后输出预报产品，每日8点前通过反向隔离装置推送到电站内网预测系统。
国家基础学科公共科学数据中心 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
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
UAV-VisLoc - 用于无人机视觉定位的大规模数据集
UAV-VisLoc数据集由北京邮电大学、中科院和香港城市大学联合构建，旨在解决无人机在失去全球导航卫星系统信号时的精确定位问题。该数据集涵盖了中国11个不同地点的无人机图像，捕获了多样化的地形特征，包括固定翼无人机和多地形无人机在不同高度和方向上拍摄的6742张图像以及11幅卫星地图。每张图像均附有经纬度、高度、拍摄日期和航向角等元数据，为模型的训练与测试提供了丰富多元的数据支持。UAV-VisLoc数据集用于支持无人机视觉定位任务，为无人机视觉定位任务提供了训练和测试样本，通过匹配无人机拍摄的地面向下视角图像与正射卫星地图，实现无人机的自主视觉定位。
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GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据，包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
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