以 William Farr 對 mortality data 的分析說明資料經整理、比較與解釋後如何產生公共衛生知識。
理解資料本身與資料分析後形成的 Information／Knowledge 之差異。
Farr 將死亡紀錄轉為可比較的統計資訊，藉此觀察人口健康與死亡模式。
原書以 Figure 3.2 呈現 Farr 的 mortality data analysis；本案例僅使用原書可辨識資訊，不自行補入外部歷史數字。
從 Raw Records → Classification／Aggregation → Comparison → Interpretation 追蹤資訊價值如何增加。
原書 Figure 的完整逐項數值目前未作為可驗證文字資料提供，因此不自行重建數值計算。
資料價值來自結構化與比較，而不是單純累積紀錄。
「根據我提供的 mortality records，先整理可比較欄位，再指出哪些結論是資料直接支持、哪些只是推論；不要補入外部歷史資訊。」
題目： 若不同地區的死亡紀錄分類方式不同，可以直接比較嗎？
參考解答： 不宜直接比較。必須先檢查定義、分類與資料品質是否一致，否則差異可能來自資料制度而非真實現象。