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【懶人圖解簡報術】-秒懂圖解技術正流行。將複雜變簡單的好幫手。



https://www.books.com.tw/products/0010814914

看完本書後，以「台南智慧城市-資料視覺應用挑戰賽」參賽作品文案，重新設計排版。

實做體驗

目的：提供台南市糖尿病的親友/民眾，選擇離家近的醫療單位，或合適的醫師就醫，藉由簡報說明期望大家能使用視覺化的網站做搜尋。






如何發想圖解簡報?
首要清楚明白這簡報做給誰看，須走入人心換位思考，最後預測問題。作者提供十種熱門主題架構供參考模擬。

轉換專業術語
除了運用經驗讓觀眾感同身受外，也須懂得設計情境，建立觀眾腦中的清楚框架，書中建議以SCAN法則架構。Situation(現況)、Consequence(後果)、Aims(目標)、Need(解法)等，牽動觀眾的心情建立記憶點。

從無到有的圖解簡報
作者製作懶人包讓你可以依循簡單步驟作出圖表來，是一個很好的指導篇幅，可以讓自己快速進入流程中，除了友好的主題及構想，也需要有順暢的排版原則。

我總認為眼睛的舒適度是重要的，不只排版，連色彩、位置、留白等都需花心思構圖，若沒有好的藝術天份，至少極簡風格是不易出錯的選項，讓畫面顏色少，空白多，排列整齊，基本上作出來的簡報很難道不起眼的程度，至少閱讀舒適無負擔。

 說再多都沒有用，立馬實做，過程中記憶與熟悉度才會留存，透過記錄可幫助自己修正，並增加成就感，推薦大家趕快試試。


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如何快速註冊統合分析題目~以PROSPERO為例

初步檢索心中的愛 當心目中有一個理想題目時，為避免地球上另一個人也同時跟你想的一樣，而且還比我們早發表，若等我們發表時才發現，當下一定很扼腕，有了註冊系統除了幫自己先占好位子，也可以同時確認這個題目是否已經有人正在做了，不用浪費時間投注在上面。很多人其實不曉得實際上到底要如何註冊，以下一起註冊吧。 什麼是 PROSPERO??   PROSPERO (International prospective register of systematic reviews) 是一個國際前瞻性系統性文獻回顧評價系統，由美國國立衛生研究院 NIHR （ National Institute for Health Research ）資助，由英國約克大學 CRD(Centre of Reviews and Dissemination) 創立，針對將已完成的評價或正進行中的計畫做紀錄。 目的：避免重複並減少報告偏見的機會，增加透明性。                 步驟流程 Step 1 ：檢索主題 先確認其他人是否對這主題感興趣，有人捷足先登了嗎 ?? 也可以確認目前流行的趨勢是哪類型的研究等。 Step 2 ：註冊帳號 ID 先到 PROSPERO 官網 ，填寫基本資料後註冊 ID 。 Step 3 ：點選註冊文獻 review 要需先有帳號後才能註冊題目，進入頁面後依指示一步一步操作。 以下是網頁步驟，依研究對象是人群還是動物選擇按鈕點選，一般我們都是人群研究，選紫色。同時須確認以下五步驟是否都經過檢驗了。 第 1 步 檢查納入標準。 第 2 步 確保您的 protocol 處於（接近）最終形式。 第 3 步 搜尋 PROSPERO ，以確保評論尚未被註冊。 第 4 步 搜尋 PROSPERO ，以確保您沒有不必要地重複由另一個團隊進行的審核或先前已註冊的審核 第 5 步 開始註冊 Step 4 ：點選相關事前準備工作進度。 這裡有一系列問題須皆回答完，才能進行下一步...
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python與SAS資料處理-歸人與排除重複

  歸人顧名思義就是將一個人多筆的資料整合，每人只留下 1 筆。   通常取得的資料都是原始資料，並未經過整理。例如手上有疑份顧客購物紀錄，裡面有每個顧客在這 1 年內的每筆消費紀錄，這是一份以每次消費紀錄為 1 筆的紀錄形式，所以一個人可以有多筆的消費紀錄。當我們想要知道這些消費紀錄源自於多少顧客的購買時，這時候就需要用到歸人的概念，將資料轉換為每一個人只有 1 筆資料的紀錄形式 ( 如下圖所示 ) 。 以 SAS 進行資料歸人 歸人留 1 筆消費紀錄 proc sort data =cost; by ID time; run ; /* 在規筆前依照 ID 跟消費日期做排序 */ data cost_1; set cost; by ID; if first.id; run ;   /* 保留第一筆資料 */   之前已經有針對 proc sort 的排序語法進行說明，有需要可參考這篇 文章 ， SAS 排序的設定值為升冪，也就是說每個人都會從最早那次的紀錄開始往後排序，所以用 first.id 就可以留下每個人最早那次的消費紀錄。 這邊也可以用排除重複的概念保留 1 筆資料 proc sort data =cost out =cost_2 nodupkey ; BY ID; run ; 利用 nodupkey ，將 ID 重複的資料刪除，僅保留每個 ID 第一次出現的該筆紀錄。   歸人累計所有消費金額 proc sort data =cost; by ID time; run ; data cost_1; set cost; by ID; if first.id then count= 0 ;/* 每個人第一筆資料都令 count=0*/ count+NT;/* 同 ID 累計 NT 數值 */ if last.id; run ;   除了要歸人以外，還要累計每個仁所有的消費金額，所以這邊就會創建一個 count 欄位，每一個人的第一筆 ID 令 count=0 ，在同樣 ID 時累加 NT 的數值，最後每個人保留最後一筆 ID ，也就是最後累計的總額。 以 Python 進行資料歸人...
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使用python繪製Upset plot

  Upset plot 將集合視覺化，特別是當集合數大於 5 的時候， Upset plot 相較於 Venn plot 可以更清楚的呈現。 Upset plot 來自於 Venn plot 的變化， Venn plot 較常用於生物資訊呈現 ( 圖 1-3) ，但是往往會遇到集合數太多不易呈現的情況，從下圖可清楚看到當集合數為 4 的時候，畫面已經有些複雜，所以 Venn plot 的缺點就是當集合數過多時，畫面所呈現的資訊反而會造成視覺上的負擔，增加訊息解讀的困難性，失去視覺化的意義 — 方便閱讀，因此當集合數 ≥5 時不建議使用 Venn plot ，而後衍生出 Upset plot 。 Upset plot 優勢在於當集合數 ≥5 時可以清楚呈現資訊，不會造成視覺上的混亂。 2020 年影響全球的 COVID-19 ，在面對未知的流行病時沒有人可以確定真正有效的治療物，因此優先挑出具有高度可能性的藥物，嘗試用於治療病患，在高度不確定性的情況下會產生多種治療組合，這樣的情況就很適合採用 Upset plot 呈現 Real World 用藥資料，這裡有一篇發表於 CANCER DISCOVERY 的文章 ，這是一個很好的實務範例 ( 圖 4) ，以下擷取這篇 paper 的部份數據，簡單的做個 Upset plot 。 操作步驟 1. 選定主題，準備素材 以這篇文章中的數據來畫 Upset plot 圖 。開始執行前，需要先安裝 Upset plot 的套件。在 Window 環境下，開起命令提示字元，輸入 pip install upsetplot ，安裝完成後，就可進入繪圖步驟。   2. 繪製 Upset plot 這邊帶入 paper 中前 10 筆的數據。 from upsetplot import generate_counts from upsetplot import plot from upsetplot import from_memberships example = from_memberships([['Azithromycin','Hydroxychloroquine'], ['Hydroxychloroquine'...
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