DS 103基礎L1 + L2 證書
資料視覺化與資料敘事
把分析結果轉化為不誤導、可解讀、能支持下一步行動的視覺證據：從圖表選擇、尺度與基準線、顏色與標籤，到 annotation、dashboard thinking 與 misleading charts 覆核，並完成自己的 Evidence-Based Data Story。
課程主軸：把分析結果轉化為可信的視覺證據
整門課沿著同一條線走：Question、Visual Encoding、Evidence、Annotation、Interpretation、Action。AI 可以協助產生圖表，人負責驗證與結論。
- 1. Question
這張圖要回答哪一個分析問題？受眾是誰？
- 2. Visual Encoding
哪一種圖表類型與尺度最適合這個問題？
- 3. Evidence
這張圖實際呈現了什麼證據？
- 4. Annotation
標題、註解與來源要怎麼引導閱讀而不誇大？
- 5. Interpretation
哪些是觀察、哪些是解讀、哪些還不確定？
- 6. Action
這個證據能支持什麼下一步行動？
你的下一步
DS 103 · Module 1 · 正確地看：視覺化選擇與圖表判讀
已完成 0 / 17 項0%
課程內容
- Module 1正確地看：視覺化選擇與圖表判讀從圖表的工作開始，學會配對問題類型與圖表、正確使用尺度，以及顏色與標籤的可近用性。
- Module 2清楚地說：資料敘事、註解與決策溝通學會撰寫 evidence statement、使用 annotation 與資料敘事結構、設計 dashboard，並覆核容易誤導的圖表。
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實作與評量
- 實作 A：Chart Choice Match把分析問題配對到適當的圖表類型，避免妨礙比較的圖型。尚未完成
- 實作 B：Axis Integrity Review檢查座標軸是否從零開始、尺度是否誠實，找出視覺上被誇大的差異。尚未完成
- 實作 C：Accessibility Repair修復只靠顏色傳意的圖表，補上直接標示與可近用文字。尚未完成
- 實作 D：Evidence Statement Rewrite把超出資料範圍的敘述改寫成受資料支持的 evidence statement。尚未完成
- 實作 E：Dashboard Prioritization為一組 KPI 設計小型資訊層級，避免 dashboard 過載。尚未完成
- DS 103 前測與後測以前測與後測檢查圖表選擇、尺度與基準線、可近用性、聲稱與聚合、資料來源與 AI 覆核上的判斷力改變。尚未完成
- Evidence-Based Data Story把所學轉成自己的 Evidence-Based Data Story，說清楚問題、資料、方法、驗證方式與限制。尚未完成
關於這門課
學習成果
- 從分析問題與受眾出發；每張圖只保留一個主要訊息
- 將問題類型配對適當圖表，避免妨礙比較的圖型
- 正確使用尺度；理解零基準、對數尺度、排序與分母效應
- 節制使用視覺編碼、直接標示、避免只靠顏色傳意，並提供可近用文字
- 以同一資料製作比較、趨勢、分布三種圖並互相檢視
- 撰寫不超出資料的 evidence statement；區分觀察、解讀與未知
- 用標題、副標、註解、來源與順序引導閱讀但不誇大
- 辨識截斷座標、雙軸濫用、挑資料、聚合遮蔽與 AI 圖表錯誤
先備條件
- 不需要程式背景
- 建議先完成 DS 101；DS 102 有幫助但非必要
適合對象
- NTPU 學生、教師與行政人員，日常需要用圖表溝通分析結果
- 已完成 DS 101、想進一步學習視覺化與資料敘事的學員
- 使用 Excel / 試算表製作圖表、想學習更嚴謹判讀方法的學員
完課證書
完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。
達成條件
- 完成全部 2 個課程模組
- 後測評量達 80% 以上
- 提交實作成果並經審查通過
課後回饋
約 2 到 3 分鐘，回饋會用來改進課程。