鐵人檔案
本系列文章將以 R 語言的 ggplot2 為核心，結合 tidyverse 的資料處理能力，系統性探索資料視覺化的技術與設計思維。內容分為兩大部分：
技術面：透過Statistics Globe課程學習心得，從基本的語法與美學映射，到進階的圖形類型與套件擴展，並透過實作案例逐步加深理解.
設計面：結合資料視覺化理論與最佳實務，涵蓋圖表設計原則、顏色與比例的應用、資訊層次的呈現，以及如何避免常見的視覺化誤區.
將在30 天的持續創作，最終將完成一套從資料分析到圖表設計的完整學習筆記挑戰.
折線圖 (Line Plot) 是最常用來呈現時間序列 (time series) 資料的工具之一。 折線圖核心用途在於：顯示變數隨著時間或有序資料的變化趨勢。...
今天將透過 ggplot2 來繪製台灣在2024年政黨票得票數的圓餅圖，並進一步整理出 前三大政黨 + 其他小黨 的版本，最後再將結果改成甜甜圈圖（donut...
在資料分析中，常見的挑戰是如何清楚呈現不同族群的差異。今天我嘗試用 熱圖 (heatmap) 來觀察「收縮壓 > 140」的數據分布狀況，並依照 生活型態...
這系列文章截至目前為止，一步步從 ggplot2 的基礎圖形開始，期望分享ggplot2架構與資料視覺化的廣度與多樣性。 過程中，不只是單純「會畫圖」，且分享如...
在進行資料分析時，首要的任務之一是掌握資料的分布特徵與整體趨勢。密度圖（Density Plot）特別適合用於連續型資料，因為它將離散樣本點平滑化，形成連續曲...
