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具資料整合功能之視覺化分析

為了解決104交叉查榜的問題，作者林旻蓁 這樣論述：

隨著科技的進步，資料量成長速度也大幅提升，而巨量資料(Big Data)是現今在各產業中不斷探討的話題，其隱含的價值也非常巨大，如何在資料產出時，越快的解讀其資料所隱含的意義，越能搶先獲取商機及變革。視覺化分析即是能夠幫助人們在短時間內，快速地理解資料內容所表達涵義的技術之一，運用視覺化工具使繁複的資料變成淺顯易懂的圖表。視覺化分析需要由豐富、多元的資料經由資料整合將不同來源的資料進行彙整，在資料呈現上才更能顯現其價值，然而目前市上的視覺化工具大部分只提供單一的檔案匯入，少部分能夠匯入多檔案的視覺化工具，卻不一定能夠進行資料整合的呈現，而專業的統計軟體操作又過於繁雜，增加了使用上的門檻。故本

研究將多檔案來源進行資料整合，而資料整合其中包含資料合併以及屬性新增，透過資料合併能夠將不同的資料表進行整併，並且利用屬性新增將原有的資料欄位進行延伸，產生出新的屬性欄位，以達到能夠將進行視覺化的資料在視覺化之前進行整理，讓資料視覺化能夠呈現最佳的效果。為了能使資料視覺化的效果更好，本研究結合開源的Google Visualizations API來當作視覺化呈現之工具，其中包含了大量的圖表，透過本研究的視覺化分析模組與Google Visualization API進行連接，將視覺化相關設定進行轉換，轉換成Google Visualization API能夠讀取的格式，最後匯入Google

Visualization API將資料進行視覺化，產生視覺化圖表，並且本研究架構提供圖表的可攜式服務，依據圖表的視覺化設定，經過加密後產生專屬該圖表的網址，使用者只要將網址及金鑰密碼分享給他人，其他使用者即可透過瀏覽器觀看該圖表。本研究提供資料分析師一個整體的視覺化分析系統架構，讓資料分析師在進行資料視覺化之前，能夠將資料進行整合，使欲視覺化的資料在進行視覺化之後能夠達到最佳的視覺化效果，並且提供可攜式圖表的服務，讓使用者能夠方便地與其他使用者分享視覺化的結果，透過大學推甄交叉查榜、全國癌症死亡病因資料，能夠呈現本研究架構的可行性。