📝 報告目錄 (Table of Contents)
歡迎檢視我的數據分析期末報告。本網頁完整記錄了 Power BI 資料擷取、Power Query 文本清理以及政府公開資訊視覺化的實作成果：
- 🔍 第一題： 省份城市資料合併與地理樹狀地圖分析
- 📈 第二題： 商品住宅價格指數 Web 資料載入與清理步驟
- 🍃 第三題： 政府公開資訊空氣品質 (PM2.5) 數據視覺化
- ☁️ 第四題： WordClouds 線上工具製成文字雲成果
🔍 第一題：省份和城市資料合併與地圖分析
🔗 相關教材參考：
BI_20260410_案例分析_1(1).pptx 檔案內容
🎯 1. 目的 (Objective)
學習在 Power BI 中使用計算列功能，將「province」列的省份與「city」列的城市進行欄位組合串接，解決地圖定位可能產生的同名衝突，並利用樹狀圖與地圖分析利潤與銷售額。
🛠️ 2. 操作步驟與說明 (Steps)
- 開啟 Power BI 的 orders 資料表模型。
- 於資料表檢視中右鍵點選該資料表，選擇「新建資料行」。
- 輸入 DAX 公式：
省份城市 = [province]&","&[city]以完成合併欄位。 - 回到報表檢視，建立樹狀圖呈現「省份城市」與「amount」；建立地圖以「city」為位置、「manager」為圖例、「sales」為泡泡大小。
🖼️ 3. 實作過程與結果 (Result)
📝 圖片說明 (1.png)： 畫面的左側呈現了「省份城市」與「amount」組成的樹狀圖；右側則是中國地理分佈地圖，成功以 city 為位置、manager 為圖例、sales 為泡泡大小來展示地區利潤與經理業績分佈，並附帶個人 Google 帳號驗證。
💡 4. 心得觀點 (Opinion)
透過將省份與城市合併，地圖定位點變得非常精準。泡泡大小能直觀地看出哪些城市的經理貢獻了最高的銷售額，對跨區域 of 商業營運決策非常有幫助。
📈 第二題：商品住宅價格指數 Web 資料載入與清理
🎯 1. 目的 (Objective)
練習從網頁導入不規則表格資料，並透過 Power Query 編輯器執行刪除重複列、複製資料表、刪除不需要的列、調整列名稱、合併與替代文字等六大資料清理動作。
🛠️ 2. 操作步驟與說明 (Steps)
- 📊 導入 Web 網址後選擇資料表，並進入「轉換資料」模式。
- ✂️ 複製資料表，並在 Table1 刪除 column 5-8，在 Table2 刪除 column 1-4。
- 🧹 將第一列作為標題，利用「取代值」功能清除城市名稱內多餘的空格（例如：將「北 京」轉為「北京」）。
- 🔢 將資料型態由文字改為「小數」，使其右對齊以進行後續區域圖分析。
🖼️ 3. 實作過程與結果 (Result)
📝 圖片說明 (16.png)： 正在 Power Query 編輯器中進行「選擇資料行」的操作，篩選並保留 Column 1 到 Column 8 中所需的欄位，以利後續 Table1 與 Table2 的資料拆分與欄位名更名整頓。
📝 圖片說明 (8.png)： 資料載入報表檢視後所產生的區域圖成果。圖表以主要城市為橫軸，清晰呈現了各城市住宅價格的「同比」與「環比」趨勢波動與數據對比。
💡 4. 心得觀點 (Opinion)
網頁上爬取下來的中文資料常常包含不規律的空格，如果沒有先透過 Power Query 的「取代值」修正，資料庫就無法正確分類。這次學到的清理流程非常扎實且實用。
🍃 第三題：政府公開資訊空氣品質數據視覺化
🎯 1. 目的 (Objective)
串接環境部開放資料平臺之台灣空氣污染物監測數據，讀取各縣市歷史月份平均值，在 Power BI 中重現多維度的空氣品質環境視覺化儀表板。
🛠️ 2. 操作步驟與說明 (Steps)
- 下載空氣品質監測資料之 CSV 檔案並匯入 Power BI。
- 將欄位名稱依照對照表更名（統計期、統計區、PM2.5濃度值）。
- 將數據由文字更改為小數類型使其靠右對齊。
- 建立地圖、群組直條圖與折線圖，整合成動態數據儀表板。
🖼️ 3. 實作過程與結果 (Result)
📝 圖片說明 (15.png)： 報表模式下的空氣品質分析圖。左側為台灣地理地圖，以圓點大小標示出各縣市測站位置；右側則是依據空氣指標數值大小進行比對的區域分布色塊圖。
📝 圖片說明 (18.png)： 最終網頁版 Neocities 呈現的台灣 PM2.5 各縣市平均值 Dashboard。包含完整的台灣地圖測站基礎以及歷史月平均與同比、環比指標的波動分析圖表區塊。
💡 4. 心得觀點 (Opinion)
利用政府公開資料做出來的圖表非常貼近生活。從視覺化中可以很明顯看出不同地區在不同季節的 PM2.5 濃度差異，大數據讓環境問題一目了然。
☁️ 第四題：網頁文字雲製作與成果
🎯 1. 目的 (Objective)
利用線上 WordClouds 工具，將本次上課練習的核心關鍵字（如：Power Query、複製資料表、刪除重複列、調整列名稱等）製成視覺化文字雲，快速抓取出高頻核心詞。
🛠️ 2. 操作步驟與說明 (Steps)
- 🌐 進入
wordclouds.com網站。 - 📥 輸入或導入整理好的 Power BI 數據處理中文字串。
- 🎨 選擇自訂形狀與主題顏色外觀，調整字體佈局後匯出高解析度圖片。
🖼️ 3. 實作過程與結果 (Result)
📝 圖片說明 (10.png)： 在 wordclouds.com 網頁中成功產出的中文字型文字雲。畫面中明顯放大凸顯了「複製資料表」、「調整列的名稱」、「刪除重複列」、「power query」等核心上課實作字詞。
💡 4. 心得觀點 (Opinion)
文字雲能把枯燥的課堂筆記變成很有設計感的視覺圖案。把這次學到的 Power Query 關鍵字做成文字雲，不僅能一眼看出課程重點，也很適合放在網頁當作簡報亮點。