针对做研究，针对写论文，针对搞政策分析而言，要是没有官方的、准确的、连续的一手疫情数据，那据此得出的结论恰似于沙滩之上盖楼，随时具有可能被质疑的情况。于今日而言，我们不进行绕弯子的行为，而是直接向大家去推荐，然后送出一份硬核资源，此资源乃是世界卫生组织进行官方出品的全球每日疫情数据，并且已然帮大家处理成为了能够直接运用在GIS软件里的shp格式，如此便节省了大家大量爬虫以及清洗的时间。
官方数据源头 WHO网站这样用
从事全球疫情研究的众多朋友，最为头疼的数据难点，是数据来源繁杂多样且口径存在差异。世界卫生组织可称作是全球公共卫生范畴里的权威组织，其官方网站特意增设了疫情数据板块之地域分区页面。你只要按照我们给出的链接提示去操作开启，便会瞧见明晰的下载入口标识。其官方网站支持获取自2020年一月三日起始直至当下的源CSV文件。
有一份官方所给出的数据，其中涵盖着四个核心指标，这些指标分别是新增确诊、累计确诊、新增死亡以及累计死亡。该数据是按照国家层面来予以统计的，并且每天都会进行更新，其时间序列是完整的。对于那些需要去追溯疫情发展整个过程的学者而言，这属于最为基础同时也是最为可靠的素材，从而避免了从新闻稿里手动摘抄数据所带来的尴尬情况。
时间跨度近三年 覆盖完整周期
这次我们所整理的数据，其时间范围是起于二零二零年一月三日，止于二零二二年九月十二日。这从疫情最初爆发开始的时间范围内覆盖了德尔塔、奥密克戎等主要变异株在全球传播的完整周期。就研究不同阶段的防控政策效果以及病毒传播规律而言，这个时间跨度的数据极有价值。
大家能够瞧见，Excel表格之中每一天的数据皆是持续记录着的，不管是要去做时间序列分析，或者是对比不同国家于某个特定时间点的应对结果，你都能够于这份表格里面寻找到依据，数据的连续性乃是做量化研究的基础，这份数据在这一方面展现得十分坚实。
每日新增确诊 看清传播趋势
于shp格式的数据里头，我们首要着重留意新增确诊人数，以2022年9月12日这天的数据为准，你能够径直于GIS软件中给全球地图上色，一眼便瞧出哪些地区在那段时期正处于感染高峰，这般可视化呈现相较于单纯看数字可要直观许多。
凭借对每日新增情况变化的观察，研究者能够明确地判定疫情的传播速度究竟是处于上升阶段还是属于回落阶段。将各国当时所实施的封锁、口罩令或者疫苗接种政策结合起来，便能够更为具体地剖析这些干预举措的实际成效，而非仅仅停留在理论层面的推断上。
累计确诊地图 展示总体负担
在疫情那段时期之内，一个国家或者某个地区所承受的整体检疫压力，是由累计确诊人数来体现反映的着，这可是实实在在紧密关联着的，确实如此。同样的，就拿2022年9月12日的那些数据而言，颜色呈现最深的那些国家之中常常是人口数量众多的大国或者是在疫情刚开始阶段非常严重的地区，这可是有规律可循的。而这个指标，对于评估医疗资源的消耗状况以及长期社会经济所产生的影响程度，那可是有着相当重要的参考价值意义的，关键作用不容小视。
有了shp格式，你能够轻易地把累计确诊数据，跟各国的GDP、人口密度、医疗支出等社会经济数据，开展空间叠加分析。比如说探讨疫情累计冲击跟经济恢复速度之间的关联，这些研究都需要这般经过清洗以及空间匹配的基础数据。
新增与累计死亡 衡量疫情冲击
对于疫情严重程度衡量而言，死亡数据是又一硬性指标。新增死亡人数可体现那时医疗系统有无面临崩溃风险，累计死亡人数却从更长时段记录了疫情致使的人口损失。我们所提供的shp数据之中同样涵盖了这两个关键指标。
比如说，在针对不同国家的防疫政策展开研究这件事上，去对比同一时期的新增死亡数据，这样做能够助力分辨出，何种区域的疫情确实是被有效控制住了，哪些区域或许仅仅是由于检测能力欠缺才致使数据呈现偏低情形。这些数据给严谨的学术探讨提供了事实方面的依据。
清洗匹配好的shp 拿来就能用
人人下载原始CSV数据而后，一般还需自行编代码去匹配世界各个国家的行政区划边界，此过程极为繁杂，并且易于出错。我们此次已为你做完了这一步工作，把每日疫情数据连接至世界行政区划shp文件之上，且对字段予以了统一清理。
这表明，你所获取到的shp format数据，直接拖进ArcGIS或者QGIS之中，便能够着手进行专题图制作或者空间分析。不管是开展本科毕业论文工作，还是进行顶刊投稿的前期准备，这一环节都能够为你省下诸多时日，促使你将精力聚焦于核心研究问题之上。
简单几步获取 数据详情可查
若要自行前往官网探寻更多详情，我们亦已将下载方式明晰呈现。开启指定网址之后，网站页面会出现明晰的CSV下载按钮，与此同时，尚有数据字典阐释每个字段的意义，便于你于论文的方法部分援引数据来源。
就我们已然整理妥当的这份数据而言，其获取方式亦是相当直截。当拿到压缩包之后，你见到的将会是Excel表格以及shp文件这两个部分。提议先把Excel打开去瞧瞧数据的整体架构以及时间序列，接着再运用shp文件去进行空间可视化，此两者结合运用的效果乃是最为理想的。
去探究疫情针对全球经济以及城市运行所产生的影响，数据质量对论文下限起着决定性作用。如今你手里拿到的这份由WHO官方提供的数据，已然属于已处理完成的成品。那你于进行数据分析期间，遭遇过哪些涉及疫情数据方面难题呢？欢迎于评论区留言展开交流，要是觉着这份资料存有价值的话，可别忘记点个赞予以支持呀！
