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Tableau 優化圖表技巧

 還記得之前我們使用模擬數據,醫院服務滿意度資料,繪製長條圖嗎?? 快速上手 Tableau 繪製—長條圖 (bar chart)

技巧1:重點提示工具

當我們只想看自己有興趣的變項或想凸顯某個項目做說明時,這時候需要大家把眼球停住在某個閃光點,重點顯示就顯得重要了。

Step1:分析à醒目提示工具(H)

在我們的變項中是以「center」作為各地區醫院的說明,因此點選至醒目提示工具(H)時需再進一步點選「center」。


點選「center」後可看見以下圖示,在畫面的右邊,可以看見「醒目提示center」方框,可以隨意點選,若不想製作醒目提示按鈕,其實也可直接點選都市的名稱也行,差別只在做了提示按鈕,城市的名稱可以「重點顯示」變成黃色讓人一眼看出。



技巧2:新增註解

我們可以透過註解修改文字說明或是新增其他資訊,讓閱讀者可以更理解資料,若提到資料的說明,還可利用「標記」中的各種類型註解。

 

Step1:在想要註解的長條圖上按右鍵à選「新增註解」à「標記」

在編輯註釋內皆可隨意修改成自己的喜好,提醒在修改時,若要改變字型、顏色、大小,皆須將文字內容先反白後才能修正,只有文字內容的說明可以直接打在方框中即可。


Step2:註解的顯示格式修正,點選「格式」à「註解」

為了讓圖表更精緻,力求畫面協和及優美,可以開啟格式編輯來修正邊框、箭頭、背景等視覺感受。



這裡修正陰影(淡黃色)、角(更圓)、線(虛線)、線末端(箭頭)等,可自行點選試試不同設計風格。


最後我們擁有清晰的註解說明了,這個技巧可以用在任何圖表上,

另外提醒在選擇註解類型時,還有區域型註解及節點型註解兩種選項,節點型與標記型很類似,差別在是否跟隨特定資料移動,標記行顧名思義,要標記某個資料,為固定型標記,節點型則可任意移動,接下來就依自己需求修正囉,預祝大家都能修正出理想樣貌。










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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。 以上填完後,終於可以進入 Stage of review ,這裡依指示點選進度。 Step 5 :填寫註冊表格

python與SAS資料處理-歸人與排除重複

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python與SAS資料處理入門--資料匯入匯出

為什麼要學程式語言,不能用 excel 做大型資料的處理 不建議使用 excel 做大型資料處理的原因有 2 點, (1)excel 行列的限制, 2003 年以前的版本,最大資料列筆數為 65,536 行、欄位數最多為 256 列, 2007 之後的版本雖然行列都有擴展,最大資料列筆數可達到 1,048,576, 行、欄位數最多為 16,384 列,但對於現在隨便動輒幾億筆的資料來說,這真的不算什麼,因此實務上可能會遇到一份資料得分成好幾個 sheet 儲存的情況。 (2) 資料量太大,可能會遇到 excel 執行上耗時的問題。 對於即將跨入大數據的人而言, SPSS 雖然也是個不錯的選項,具有操作簡單之優勢,短期內可快速掌握,但也因介面以選單式操作為主,使用彈性相對受限,此外對於大數據處理效率也較差,如果 未來工作上需經常面對大數據 ( 例如 : 醫學資料庫、商業資料庫 ) ,建議可以直接選擇學習 SAS 、 R 或是 Python 。 以下就挑選 SAS( 付費軟體 ) 以及近年很熱門的 Python( 開源軟體 ) ,從基本的資料匯入、匯出開始介紹起。不論 SAS 或是 Python 皆可以匯入許多不同類型的檔案格式,本文就挑選幾個可能比較常接觸到的類型做說明。 以 SAS 進行操作 介面 執行 SAS 會經常使用到的視窗有幾個部分,以下簡述其用途 : (1) 編輯器:指令輸入,未來相關語法的編輯都在該視窗完成。 (2) 日誌:顯示指令執行結果,如果有程式上的執行錯誤,皆顯示於該視窗。 (3) 結果:分析結果的索引,方便使用者管理結果的部分。 (4) 檔案總管:資料集的管理,可於此處點選瀏覽資料內容。 資料匯入 (proc import) ²      Excel 檔案匯入 proc import datafile = "c:\test.xlsx" /* 資料匯入的路徑 */ out =test  /* 資料匯入後的名稱 */ dbms =xlsx replace; /* 輸入檔案的類型 */ sheet = " Sheet" ; /* 選擇讀取的工作表 */ getnames =YES; /* 第一