資料視覺化實戰 | Data Viz 101
How to communicate with your data
1-4 Tidy data with R - tidyverse
1-5 Tidy data with Python - Pandas
2-3 R - 環境設置 & 中文字型設置
- Install R and RStudio
- ggplot2 中文字型設置
2-4 ggplot2 Viz 基礎
2-5 ggplot2 Viz 教學：7-11 + Movie
3-3 Python - Jupyter Notebook & 中文字型設置
3-4 Pandas Viz 基礎
3-5 Pandas Viz 教學：Lottery + Salary
4-1 好圖表要素 1 : 什麼是好的圖表？
- 資料視覺化的歷史 — 不同解讀圖表的面向？
- 為什麼要了解圖表的好壞？
- 什麼是好圖表的目的導向原則？
4-2 好圖表要素 2 : Garmmar of Graphic & 拆解圖表元素練習
- Aesthetic 拆解圖表元素練習
- 如何選擇圖表類型與元素？
- Order 知覺心理學
4-3 精簡原則：Data-ink ratio & Chart junk
- 書裡面的範例
4-4 比較原則：圖表元素的最佳比例
- 書裡面的範例
- show the difference
- small-multiples
4-5 對齊原則：讓你的圖看起來更專業
- 書裡面的範例
- 標題很重要
4-6 修正一張歪圖 : Chart junk 圖形修正實作
- 範例：公司生產力
- ggplot2 實作
- theme 設定
4-7 有檢查不出錯 : Tools for Thinking about Design : Checklist
- 視覺化流程
- 三大原則複習
- 常用 cheatsheet: 看過更多東西在腦袋的資料庫，要找就越快