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這篇文談到了想要視覺化呈現資料時,如何納入時間元素,比較不同時間點的數值大小。


本文共分好幾篇,都在講述繪製《乘風2023》數據圖表時遇上的困難與反思。請見第1篇第2篇第3篇第4篇

視覺化資料時,時常遇到比較與排序,這也是圖表的優勢,將長條橫放就能快速看出數值大小。不過,如果要納入時間維度時,該怎麼挑選合適的圖表?本文就是探討把時間納入比較考量時,要怎麼找出好的資料視覺化。

《乘風2023》第四次公演的Amber戰隊,表演曲目為《青鳥》,從左到右,前排為Amber和劉惜君,中間為小美,後排為吉娜、謝欣、陳意涵。截自芒果TV。

延伸閱讀:看《乘風破浪》的夏天:打開浪姐的八百萬種方法

*註:如果你只想看跟《乘風2023》有關的圖表,可以直接去看 IG 上的這篇文章,或是搜尋在 IG 上搜尋 “ddplot”,加上關鍵字 hashtag 也可以。

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你想畫散布圖(scatter plot)嗎?用 ggplot2 帶你畫!


想用R語言畫散布圖(scatter plot),但是不知道怎麼使用相關函數嗎?什麼時候該用散布圖?要怎麼加上文字標籤?如何強調特定資料點?

我會在這篇文章介紹如何活用R語言的套件ggplot2,配上實際程式碼,帶你畫散布圖。

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這篇文談到了想要視覺化呈現資料時,如何量化喜愛程度,並且細拆成不同面向。


本文共分好幾篇,都在講述繪製《乘風2023》數據圖表時遇上的困難與反思。請見1篇第2篇第3篇

當「喜愛」可以量化,並且細拆成不同面向時,在視覺呈現上需要花更多功夫。本文就是以呈現4個構面為主題,描述製作數據圖表過程中,遇到的困難與反思。

《乘風2023》第三次公演後真人秀的Amber戰隊,從左至右分別是吉娜、陳意涵、小美、劉惜君、Amber、謝欣。截自芒果TV。

延伸閱讀:看《乘風破浪》的夏天:打開浪姐的八百萬種方法

*註:如果你只想看跟《乘風2023》有關的圖表,可以直接去看 IG 上的這篇文章,或是搜尋在 IG 上搜尋 “ddplot”,加上關鍵字 hashtag 也可以。

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用社群數據看中華職棒球隊的關注程度與熱點


本文爬梳中華職棒CPBL的社群數據,從球迷討論的聲量出發,探討不同球隊的觀眾用詞,並細分到球隊成員,也囊括了球員綽號在內,完整解析網路球迷的討論。

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