डेटा हमे क्या बता सकता है

डेटा दुनिया को समझने का एक तरीका है| जन स्वास्थ्य अधिकारी विशेष रूप से एक आबादी में रोग के पैटर्न में रुचि रखते हैं। पैटर्न हमें यह अनुमान लगाने में मदद करते हैं कि कौन बीमार हो सकता है| डेटा संभावित बीमारियों को रोकने या उपचार करने के लिए भी मदद कर सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञ डेटा का निरीक्षण करके पाते हैं कि बाढ़ संभावित क्षेत्र में मलेरिया ज़्यादा फैलता है, तो वे बाढ़ संभावित क्षेत्रों  में मच्छर से बचने के प्रयास पर ज़्यादा ज़ोर दाल सकते हैं|

क्या कुछ लोग दूसरे लोगो की तुलना में किसी बीमारी से पीड़ित होने कि ज़्यादा सम्भावना रखते हैं ? हम डेटा का निरीक्षण करके इस तरह के सवालों के जवाब दे सकते हैं। डेटा हमें पैटर्न देखने की सुविधा देता है. कई पैटर्न आंकड़ों को देखे बिना स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।
आज, हम लोगों के एक समूह की जांच के लिए एक कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करेंगे और डेटा में छिपे पैटर्न ढूंढेंगे| इस मॉडल में, प्रत्येक डॉट एक व्यक्ति को दर्शाता है। इसलिए अगर 20 डॉट हैं, तो हमारे डेटासेट में 20 व्यक्ति हैं।
 

एनीमिया एक गंभीर बीमारी है| हमारे देश के कई लोगों को आयरन की कमी की वजह से एनीमिया होजाता है. इस सिमुलेशन के ज़रिये हम यह समझने की कोशिश करेंगे की एनीमिया होने की संभावना सबसे अधिक किन लोगो में होती है |  हमारे मॉडल में, प्रत्येक व्यक्ति या तो एनीमिक (पीले डॉट) है या एनेमिक नहीं है (एक मैजेंटा डॉट)।




हमारे डेटा सेट में हर व्यक्ति (जो की डॉट से दर्शाया जायेगा) के एक से ज़्यादा गुण हो सकते हैं| उदाहरण के लिए ० से ५ साल की आयु होना और ऎनेमिक होना|

हमारे डेटा सेट में हर व्यक्ति (जो की डॉट से दर्शाया जायेगा) के एक से ज़्यादा गुण हो सकते हैं| उदाहरण के लिए ० से ५ साल की आयु होना और ऎनेमिक होना |  प्रत्येक व्यक्ति या तो ऎनेमिक होगा या ऎनेमिक नहीं होगा , इसके अलावा वही व्यक्ति या तो महिला हो सकती है| सिमुलेशन शुरू करने पर आप गुणों की सूची अपनी बायीं ओर स्क्रीन पर दिख सकते हैं| आप डॉट्स को गुणों के आधार पर बाँट सकते हैं| नीचे दिए गए उदाहरण में महिलाओं को दाईं ओर समूहीकृत किया गया  है|