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李政旺

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嗨！我是社會學、流行病學和公共衛生背景，有十多年經驗的資料分析師。藉由統計學的知識，將各種數字統整為淺顯易懂的圖表和比喻，和你一起關心發生在台灣的各種社會議題，藉此提升社會的福祉和健康意識。有話對我說，或有關心的議題，都歡迎留言或來信：[email protected]

由新到舊

新冠疫情逼退國民壽命 8 年！近年趨勢與縣市比較 | 資料台灣DATAiWAN台灣的國民壽命近年趨勢如何？疫情對壽命的影響是什麼？不同縣市的差異怎麼樣？結果同步發布到Tableau Public，一起來看看吧！

如何評估文章價值？用 3 步驟建立「文章價值矩陣」來試試文章品質可以如何評估？你分析過自己的文章品質嗎？透過 3 個步驟建構「文章價值矩陣」，可以將文章分為 4 個分類，並逐一檢視可以改進的方向。一起來看看吧！

年輕捐血人數的減少只是因為不想捐？11張圖看台灣捐血人口學 | 資料台灣DATAiWAN台灣的捐血量變化如何？捐血人數在性別、年齡上又有什麼特徵？捐血人的年輕新血比例下降，有沒有結構因素？我們一起從血液基金會的年報統計看看吧

帶來外溢效果和社會價值的資料分析創作目標我的創作目標，是要和大家一起，關心我關心的事，社會責任的做自我實踐，並帶來 3 個貢獻。

O型比A型多活25歲？取自上個世紀健身書的「新聞」 | 資料台灣DATAiWAN血型O型比A型壽命長25歲? 新聞記者知道引用出處來自哪裡嗎? 引用出處的可信度又如何呢? 一起來當偵探吧！

性騷案件分析(3)被害女性為男性10倍，加害男性為女性30倍！ | 資料台灣DATAiWAN台灣發生性騷擾的行為樣態有哪些? 在哪裡發生? 被害人與加害人的關係呢? 分別有什麼特徵? 來看台灣性騷擾申訴案件的剖析。

性騷案件分析(2)平均每天6件！ | 資料台灣DATAiWAN台灣發生性騷擾的行為樣態有哪些? 在哪裡發生? 被害人與加害人的關係呢? 分別有什麼特徵? 來看台灣性騷擾申訴案件的剖析。

性騷案件分析(1)性平三法與性騷擾申訴流程 | 資料台灣DATAiWAN台灣發生性騷擾的行為樣態有哪些? 在哪裡發生? 被害人與加害人的關係呢? 分別有什麼特徵? 來看台灣性騷擾申訴案件的剖析。

搜尋「方格子」是想找什麼內容？用Google Trends比較方格子、Medium與痞客邦痞客邦、Medium和方格子的搜尋次數趨勢如何？方格子最近發燒的主題又是哪些？和Medium、痞客邦又有什麼差異？曾經最熱門的痞客邦又有什麼危機呢？

台灣人口老化速度堪比磁浮列車！台灣的人口結構與變化趨勢 | 資料台灣DATAiWAN你知道台灣人口什麼時候開始減少嗎？什麼時候會剩不到2,000萬人呢？虎年、龍年的影響是什麼？台灣老化的速度又多快？一起來看看吧！

是「不務正業」，還是走向資料科學殊途同歸的康莊大道？一個高中念文組的畢業生，如何選擇念社會學？又為何念統計相關研究所成為資料分析師？

預測模型的表現怎麼評估？模型評估嚴謹程度的4個等級模型上線前的評估的嚴謹與否，攸關上線後模型的表現。你知道模型評估需要注意哪些細節？在評估過程的嚴謹性又可以如何分級呢？一起來看看吧！

資料分析和廚師料理一樣！資料分析的 9 大流程資料分析就像廚師料理一樣，但你知道可以分成哪9大流程嗎？一起看看資料分析流程和廚師料理有多像！

資料分析的3大目的：探索、解釋及預測資料分析三個主要的目的分別是探索性、解釋性及預測性。看看他們在方法及複雜度上有什麼差異，以及適用的情境。

每千個嬰兒，超過 4 位活不到 1 歲生日！台灣嬰兒死亡率趨勢和原因 | 資料台灣DATAiWAN台灣嬰兒死亡率是否始終居高不下？又，造成高嬰兒死亡率的原因又是如何？讓我們一起看看台灣嬰兒死亡率的變化趨勢吧！

專家經驗和機器學習取得的「權重」的差異，以及可能的整合方式。在資料科學中常可以聽到「權重」，可藉由專家經驗和機器學習取得「權重」，但他們差別是什麼？在透過演算法決定權重的想法相對盛行的現今，又如何整合兩種途徑的結果？

資料分析前最重要的事：決定「分析單位(unit of analysis)」決定「分析單位」是資料分析執行前，最需要確認的項目；決定了「分析單位」等同於決定分析結果數據呈現方式、解讀和應用方法。讓我們一起了解「分析單位」到底是什麼？什麼會決定分析單位？以及沒有弄清楚分析單位會有什麼影響？

「方格子」裡都是什麼？方格子中的分類有哪些？又是哪些分類的文章數、作者數最多？不同主題的作者平均產量又是如何？

有效的學習方法，CP值不一定高「學習」是成長的必經之路，但什麼是最有效的學習方法呢？除了閱讀(輸入)、練習(內化)之外，可以強化學習效果的是什麼？