[ 資料視覺化 ] -- 貴哥的噗 by tags
「LLM API 練習: 台幣三元能做多少事? 幫四千多則噗浪貼文下標籤」 一文有關於這個網頁的說明。
- 260712-0809 ckhung0 replurks lemondemon 高手把中選會的選舉資料庫做成網頁,方便參考


視覺化速查選舉資料庫我把中選會的選舉資料庫做成可視化網頁,也可以速查,包括歷屆的選舉,以及候選人選舉紀錄,及加上英文版。方便大家可以快速查詢選舉結果,及一眼看出當年的政治版圖以及選票趨勢,最細可以看到村里。
張進逸 (@newyawara) on Threads .
標籤: 政治 資料視覺化 - 260626-0300 ckhung0 分享 驚艷筆記! 即時看見台灣的呼吸與脈動
動態網站: Mini Taiwan Pulse
介紹文:
Mini Taiwan Pulse:用策展的眼睛,把台灣畫成一張會呼吸的地圖 | Taiwan.md程式碼:
GitHub - ianlkl11234s/mini-taiwan-pulse從文章裡學到的好用工具: (按 「get started」、上傳csv或geojson格式地圖資訊,馬上看到地圖)
Large-scale WebGL-powered Geospatial Data Visualizat... .
標籤: 地圖 資料視覺化 - 260625-1612 ckhung0 轉噗 davecode
Taiwan.md (@taiwandotmd) on Threads你知道嗎?🗺️
一個叫 Migu 的資料分析師,大學唸都市計畫。他把台灣政府開放的那些零散資料,飛機、船、列車、公車、連垃圾車,疊成了一張會呼吸的地圖:每架飛機拖著一條彗尾般的光軌,航線交疊的地方自己亮起來,哪裡繁忙不用看數字,看光就知道。
台灣的開放資料其實多到嚇人,光中央就有五萬多筆,散在幾十個平台。多數人就算全抓下來,也只是一堆打不開的試算表。
Migu 真正厲害的,是他那雙都市計畫訓練出來的眼睛:知道哪幾層資料疊在一起會說故事,該用什麼顏色,讓哪一層亮、哪一層沉。撈資料的苦工他交給 AI,但畫面美不美、講不講得出一件事,由他決定。
把一堆死掉的試算表,變成一座會呼吸的台灣,靠的是一個策展人的眼睛。 .
標籤: 地圖 資料視覺化 - 260320-0009 ckhung0 分享 「資料視覺化」對於宣傳/行銷/解釋/說服(各種形式的溝通)有極大的幫助。
我講半天,大家可能無感。 現在有年輕人 (吳哲宇,新媒體藝術家) 做出一個超讚的網站,請大家一定要去玩一玩。 滑鼠動一動、拉一下各個圓圈、點進去。 是不是比政府的網站更有吸引力?
想像一下: 如果侯選人的政策說明與政績網站做成這個樣子, 是不是更有機會吸引民眾來了解? 技術並不困難, 比 AI 簡單多了。 重點是 (1) 要有現成的文字與表格資料 (2) 團隊要有意願去了解資料整理成什麼樣子,會更適合做視覺化。
貴哥很樂意技術支援台派候選人。
🕸️ 知識圖譜 — Taiwan.md | Taiwan.md .
標籤: 政治 資料視覺化 - 231010-0753 ckhung0 分享 經過某站牌的所有路線預估到站時間表: 「台灣等公車」的同樣功能頁面上, 眾多路線沒有特別的順序, 有點難看。 我的頁面會按照各個路線的下一站名稱排序; 相同下一站名稱的, 再按照預估抵達時間排序。 比方我正在查看台中 霧峰 站的頁面, 我想往台中市方向搭車, 那就可以只看所有下一站是 「中正草湖路口」 的路線, 一眼就很清楚這個方向的所有公車即將抵達的順序。 點 「相對座標」, 表格會多展開兩欄, 顯示下一站相對於本站的座標 (單位公尺)。 在陌生的城市或區域裡, 這對於大略判斷公車的方向會有一些幫助, 連地圖都不必開。 (最常混淆的就是同一路線、 正好差 180 度的兩個相反方向。) tdx7984 "去坐巴士": 「過某站所有路線」 按照 「下一站站名」 排序的公車到站時刻網頁服務 .
標籤: 地圖 資料視覺化 - 230606-0104 ckhung0 轉噗 davecode
滄海桑田一甲子,熱門程式語言演變史-黑暗執行緒
ref 黑大
看到同事分享的有趣影片,影片作者是個專注資料視覺化的博士班研究生,統計了自 1965 年至 2022 年最受歡迎程式語言的演進,以視覺圖表方式呈現,時間軸橫跨 58 年,就當一甲子吧。統計資料來自多個國家的調查結果,再加上全球範圍內的出現率,流行程度則定義為「熟悉或正在學習/精通該語言的程式設計師所佔的百分比」。
為了細細品味,我以每 5 年為里程碑擷圖留念,看看程式語言的興衰消長。 .
標籤: 資料視覺化 - 230522-1508 ckhung0 分享 #媒體識讀 案例: 2022/11/23 的這些報導, 它是 「基於現實,用於對個人、組織或國家造成傷害」 的資訊, 也就是 (truthful) mal-information 的例子。 當時宣稱 「近二週致死率全球第三高」, 這可能是事實, 但很明顯並沒有意義, 因為每個國家的高峰時間不一樣。 真正要做有意義的比較, 應該比較所有國家的高峰, 像是我這篇: 陳時中團隊的 covid 19 防疫成績。 至於 黃珊珊所散佈的 「武肺疫情在台灣致死率全世界第一」, 則是 「內容有誤,且具目的性為了傷害特定對象」 的 disinformation。 讓資料視覺化告訴你何謂 mal-information
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標籤: 媒體識讀 資料視覺化 防疫/公衛/食安 - 230522-0231 ckhung0 分享 在 OWID covid 資料視覺化頁面 已經找不到 Taiwan。 根據 這個 issue, WHO 後來提供的資料都把台灣的數字算進中國裡面去。 從 這裡 或是 這裡 還是可以取得包含台灣的舊資料。 有網友開了一個 新的 issue 要求改採 SaviR 資料集。 目前沒有人處理。 .
標籤: 中國 資料視覺化 防疫/公衛/食安 - 230111-0851 ckhung0 喜歡 Hans Rosling 16 年前的演講。 希望更多台灣人理解 手段 vs 目標 的差別、想清楚: 什麼才是值得整個社會共同追逐的目標? 我們希望生活在什麼樣的社會裡? 這部以資料視覺化呈現抽象論述的TED演講,有機會可以把它變成中學生的重要教材嗎?

Hans Rosling: New insights on poverty但是要警告小朋友:阿北有練過,不要學他吞劍啊啊啊~ .
標籤: 教育 經濟 資料視覺化 - 221114-0927 ckhung0 分享 最左下角的日本則是剛剛說過, 全球稱羡的 「低管制、 低死亡」 防疫成效卓越國家。 那你說最左邊台灣的防疫成績好不好? 沒錯, 單以高峰期間死亡人數來說, 我們跟這些世界經濟強國比起來, 只能算中段班, 跟韓國差不多。 但是我們的防疫措施是最寬鬆的, 比日本還寬鬆! 請相信你自己、 相信你身旁的人、 相信絕大多數的台灣人, 特別是辛勞的醫護人員們, 大家都已經對防疫做出了有效的貢獻; 請看著真實的數據, 感恩我們生活在一個公衛與醫療優質的自由國家。
陳時中團隊的 covid 19國際防疫成績, 以及資料視覺化撈出來的其他有趣國家
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標籤: 認知戰 資料視覺化 防疫/公衛/食安 - 220102-0507 ckhung0 轉噗 davecode
Best Data Visualization Projects of 2021
[log]
#Visualization .
標籤: 資料視覺化 - 211121-0233 ckhung0 喜歡 準備下學期的(國際班)課程「資料視覺化」的時候,找到超讚的蒐集全球各種數據資料的網站「Our World in Data」。 例如這張圖看起來就很開心:為什麼大家喜歡臺灣討厭中國?
World Map of the Freedom of the Press Status
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標籤: 國際 媒體識讀 資料視覺化 - 210530-1441 ckhung0 希望 指揮中心可以公告一些數字嗎? 何時分配多少疫苗給各縣市、 各縣市每日疫苗施打情況、...。 我想做資料視覺化。 看到這些新聞:
新竹市逾3千醫事、防疫人員 完成疫苗接種 - 生活 - 自由時報電子報 、
全台接種速度最快!高雄市2.1萬劑疫苗已打完65% | 政治 | 新頭殼 Newtalk 、
台北市趕打疫苗卻造成群聚 議員酸:拿丟病例魄力規劃分流 - 生活 - 自由時報電子報 覺得台北市政府對付武漢肺炎,若能像對付陳時中這麼用心,就不會把狀況搞成這樣子啦。 今天瞄到東森新聞竟然還在幫柯文哲說話
阿中你別一直默默挨打,快把客觀的縣市統計資料以及各縣市施打的政策網址放出來讓我們做比較圖表啦! 說好的政府開放資料呢? .
標籤: 政治 資料視覺化 防疫/公衛/食安 - 210526-0550 ckhung0 轉噗 ivanusto
台灣 Covid-19 本土病例地圖
去年口罩地圖的幕後推手-江明宗因應目前的確診個案統計圖不夠用,他製作了台灣「鄉鎮市區層級」的本土案例地圖。只要點選特定鄉鎮市區,就會自動跑出相對應的確診數字,是多是寡一目瞭然,也幫助民眾掌握居家附近的感染狀況。
程式資料已經都上github,江明宗表示,彙整資料取自傳染病統計資料查詢系統,每小時地圖就會自動更新,而地圖資料因為程序問題會比當天指揮中心的通報再晚一天,請民眾使用時留意。 .
標籤: 資料視覺化 防疫/公衛/食安 - 200330-0938 分享筆記: 「資料視覺化」課程的教材:Re: [新聞] 紐約比武漢危險 柯文哲抱怨中央:不要一直放進來
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@pingooo - 《如何看武漢肺炎數據》 Minute Physics 用「過去七天確診數」vs.「... .
標籤: 健康/運動/養生 媒體識讀 資料視覺化
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