大數據與統計應用及

視覺化圖表應用

TIPCI臺灣國際專業認證學會

製作

大數據與統計應用

Big Data and Statistical Applications

第1章：大數據概論與基礎架構

大數據的定義與5V特性

• Volume（大量）：數據量龐大，超出傳統儲存與處理能力
• • Velocity（速度）：資料產生與處理速度極快
• • Variety（多樣）：來自不同來源與格式，如文字、影像、感測器數據
• • Veracity（真實性）：數據準確性與可信度
• • Value（價值）：透過分析創造實際商業價值

大數據的應用範疇

• 醫療：個人健康記錄分析、疾病預測
• • 金融：詐欺偵測、信用評分、投資分析
• • 零售：顧客行為分析、商品推薦系統
• • 製造：智慧製造、設備故障預測、供應鏈優化

大數據架構：Hadoop、Spark、雲端儲存與分散式處理

• Hadoop：以HDFS與MapReduce為基礎的分散式處理平台
• • Spark：支援記憶體計算與高效批次處理的分析引擎
• • 雲端儲存：如AWS、Google Cloud、Azure支援擴充性與成本效率
• • 分散式處理：多節點分工計算提高效能

資料收集與清理流程

• 資料來源：感測器、社群媒體、交易紀錄、網頁等
• • 清理步驟：遺失值處理、資料一致性、去除異常值、格式轉換
• • 資料整合與特徵工程是後續分析的基礎

第2章：統計方法與資料分析技術

敘述統計：集中趨勢、離散程度、分布形態

• 集中趨勢：平均數、中位數、眾數
• • 離散程度：全距、變異數、標準差
• • 分布形態：對稱性、偏態、峰態

推論統計：抽樣、假設檢定、信賴區間

• 抽樣方法：隨機抽樣、分層抽樣、系統抽樣
• • 假設檢定：Z檢定、t檢定、卡方檢定
• • 信賴區間：估計母體參數的範圍與信心水準

多變量分析：迴歸分析、主成分分析（PCA）

• 迴歸分析：探討變數間的線性關係，可用於預測
• • PCA：降維技術，提取數據中主要成分，簡化模型
• • 用於資料視覺化與特徵壓縮

時間序列與機率模型概述

• 時間序列分析：ARIMA、指數平滑法等預測模型
• • 機率模型：貝式模型、馬可夫鏈、機率分布應用
• • 在金融、市場預測與風險評估中廣泛使用

第3章：大數據分析工具與平台

Python與R語言在統計分析上的應用

• Python：廣泛用於資料分析、機器學習與視覺化（pandas, scikit-learn, matplotlib）
• • R語言：適用於統計建模與資料探勘（ggplot2, caret, tidyr）
• • 兩者皆具強大套件與社群支援

資料庫查詢語言：SQL與NoSQL比較

• SQL：結構化查詢語言，適用於關聯式資料庫（MySQL, PostgreSQL）
• • NoSQL：非結構化資料存取，如MongoDB、Cassandra
• • 依資料特性選擇合適的儲存與查詢方式

數據科學平台：Jupyter Notebook、Google Colab

• Jupyter Notebook：可執行程式碼、展示分析流程與視覺化的互動環境
• • Google Colab：雲端環境，免費支援GPU運算與多人協作
• • 適合進行原型開發、展示與教學

大數據平台應用：Hadoop、Spark、Power BI

• Hadoop：支援大量資料存取與批次處理
• • Spark：支援即時處理與記憶體分析
• • Power BI：互動式儀表板與資料視覺化工具

第4章：統計模型與商業應用案例

顧客行為預測與分群（K-Means、決策樹）

• K-Means：將顧客分群以找出不同消費行為模式
• • 決策樹：用於分類與預測顧客行為
• • 應用於推薦系統與目標行銷策略

金融風險評估與信用分析

• 透過歷史資料建模預測貸款違約風險
• • 運用邏輯回歸與隨機森林等模型進行信用評估
• • 可用於貸款核准、利率訂定與客戶分級

醫療診斷預測模型（Logistic Regression）

• Logistic回歸用於二元分類，如疾病有無、風險評估
• • 可結合電子病歷與檢驗數據提高診斷準確率
• • 支持臨床決策輔助系統的建立

離群值偵測與詐騙預防

• 異常值偵測演算法如Isolation Forest、LOF
• • 用於信用卡交易、保險理賠、網路安全等場景
• • 能快速識別可疑行為並防範損失

第5章：數據倫理與未來發展

資料隱私與保護法規（GDPR、CCPA）

• GDPR：歐盟《一般資料保護規則》，保障個人資料自主權
• • CCPA：加州《消費者隱私法案》，提升使用者對資料使用的控制權
• • 企業須建立資料管理政策並取得使用者同意

偏誤資料與模型風險

• 偏誤來源：不均衡抽樣、歷史資料偏差、人為設計錯誤
• • 模型風險：預測錯誤、過度擬合、決策失準
• • 需進行資料清洗與公平性檢驗，保障演算法倫理

人工智慧與大數據整合趨勢

• AI透過機器學習技術強化大數據分析能力
• • 應用領域：智慧城市、個人化推薦、自動化診斷
• • 融合IoT與即時分析提升決策效率

統計應用與資料素養教育

• 統計不僅是分析工具，更是解讀資訊的關鍵技能
• • 推動資料素養教育，提升公民判讀數據的能力
• • 培養跨領域數據分析人才是未來人才發展方向

視覺化圖表應用

Visual Chart Applications

第1章：資料視覺化的理論與價值

視覺化的目的與原則：清晰、簡潔、比較性

• 目的：提升理解力、加強記憶點、支持決策
• • 原則：清晰性（避免複雜干擾）、簡潔性（聚焦關鍵）、比較性（有效對比數據）
• • 合適的視覺語言讓資料更具說服力

人類認知與圖表設計的關聯

• 視覺資訊處理快速直觀，有助快速吸收資訊
• • 圖表設計需符合認知習慣，如對齊、比例、顏色使用
• • 避免使用難以區分的色彩或過度裝飾

數據敘事（Data Storytelling）的重要性

• 將數據轉化為故事，增加溝通與記憶效果
• • 結合背景、衝突、轉折與結論的敘事結構
• • 以視覺輔助強化故事中的重點與脈絡

優質圖表案例分析

• 案例分析：Gapminder、The New York Times、OECD報告圖表
• • 成功圖表展現：資訊量大但不混亂、主題明確、引導清楚
• • 以簡馭繁，結合互動性提高參與度

第2章：圖表類型與應用選擇

常見圖表介紹

• 長條圖：用於比較不同類別的數值大小
• • 折線圖：觀察變化趨勢與時序關係
• • 圓餅圖：比例分佈（不建議超過5個分類）
• • 散佈圖：分析變數間關聯性
• • 箱型圖：呈現資料分布與極端值

進階圖表介紹

• 熱點圖：用顏色強度表達資料密度
• • 雷達圖：多變數比較分析（如KPI衡量）
• • 桑基圖：流向與轉換關係表達
• • 時間線圖：顯示事件或趨勢的時序演變

圖表選擇依據

• 依據資料類型（數值型、類別型、時間序列）選圖表
• • 考量目的：比較、組成、分布、關係
• • 理解讀者需求與圖表閱讀難易度

避免圖表誤導與常見錯誤分析

• 軸線不從零起跳導致誤導視覺判斷
• • 圖表過度裝飾影響重點辨識
• • 錯用圖表類型造成誤解，如用圓餅圖呈現時間趨勢

第3章：視覺化工具與實務操作

Excel與Google Sheets圖表製作

• Excel：適合快速建立長條圖、折線圖、圓餅圖等
• • 支援資料篩選與即時更新
• • Google Sheets具備雲端協作與線上分享功能

Power BI與Tableau的應用比較

• Power BI：整合性高，與Microsoft生態系無縫對接，價格親民
• • Tableau：視覺化互動功能強，適用於高階視覺化分析
• • 兩者皆可建立互動儀表板與資料洞察平台

Python的Matplotlib、Seaborn與Plotly介紹

• Matplotlib：基礎繪圖工具，靈活但需撰寫較多程式碼
• • Seaborn：基於Matplotlib，適合統計視覺化如箱型圖、熱圖
• • Plotly：支援互動式圖表與網頁嵌入，適合動態展示

R語言中的ggplot2基礎與進階範例

• ggplot2使用語法簡潔，基於語法層疊理念
• • 可自由搭配主題、色彩與標籤優化圖表表現
• • 支援分群視覺化、動畫化與互動套件（如plotly for R）

第4章：視覺化在各產業的應用

商業分析報表與KPI儀表板

• 常見指標：營收、成本、利潤率、用戶活躍度等
• • 透過儀表板實時監控與決策支援
• • 支援多部門數據彙整與共用

行銷活動視覺化回饋分析

• 呈現曝光量、點擊率、轉換率的變化趨勢
• • 用漏斗圖、熱點圖檢視使用者行為
• • 將數據故事轉化為行銷策略優化依據

醫療健康數據可視化應用

• 病患健康指標監控圖（如血壓、體溫變化）
• • 電子病歷分析儀表板支援醫療決策
• • 疫情追蹤地圖與群聚風險圖例

教育與研究中的圖表展示技巧

• 利用圖表簡化研究成果與學習重點
• • 提升學術簡報與教學內容的吸引力
• • 結合互動式圖表增加學生參與感

第5章：動態與互動式圖表發展趨勢

互動式報表設計（Dash、Shiny、Power BI服務）

• Dash（Python）：建立互動式Web報表，支援Plotly與Pandas
• • Shiny（R）：適合資料分析師用R快速開發互動App
• • Power BI服務：支援雲端分享與視覺化協作

資料動畫與即時更新圖表（Real-time dashboards）

• 動畫化數據能強化趨勢變化的表達力
• • 即時資料串流技術整合IoT與API平台
• • 常見工具：Plotly animation、Google Data Studio、Grafana

可視化在人工智慧與資料新聞的角色

• AI模型解釋性（Explainable AI）需依賴視覺化揭示邏輯
• • 資料新聞（Data Journalism）結合報導與視覺敘事
• • 圖表成為決策透明化與公共溝通的重要工具

未來資料呈現技術與創新展望

• AR/VR應用於數據沉浸式探索
• • 語音與自然語言生成輔助報表敘述
• • 跨平台可視化協作、語意搜尋與自動儀表板生成技術