एक बहु-पैण्डेमिक रियल-टाइम डेटा डैशबोर्ड का विकास और प्रभाव विश्लेषण: एक तुलनात्मक विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण

यह शोध एक बहु-पैण्डेमिक रियल-टाइम डेटा डैशबोर्ड के विकास और कार्यान्वयन को प्रस्तुत करता है, जिसे विभिन्न वैश्विक महामारी के बीच बेहतर तुलनात्मक विश्लेषण की सुविधा के लिए डिज़ाइन किया गया है। रियल-टाइम डेटा अधिग्रहण, सांख्यिकीय मॉडलिंग, और पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के संयोजन का उपयोग करते हुए, डैशबोर्ड महामारी के प्रवृत्तियों और परिणामों का विश्लेषण करने के लिए एक गतिशील मंच प्रदान करता है। हमारी पद्धति में विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करना, डेटा प्रसंस्करण और प्रवृत्ति पूर्वानुमान के लिए SIR (संवेदनशील, संक्रमित, स्वस्थ) मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल था। प्रमुख निष्कर्ष बताते हैं कि डैशबोर्ड महामारी के प्रसार और प्रभाव में पैटर्न की प्रभावी पहचान करता है, जो सार्वजनिक स्वास्थ्य निर्णय-निर्माण के लिए बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह शोध सार्वजनिक स्वास्थ्य संकटों के प्रबंधन में उन्नत डेटा विश्लेषण के महत्व को रेखांकित करता है, जिससे डैशबोर्ड के संभावित योगदान को सक्रिय महामारी प्रतिक्रिया और नीति निर्माण में उजागर किया जाता है।