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找出全台最像「天玉里」的地方 — 選舉投票行為相似度分析
利用餘弦相似度演算法分析全台選舉投票數據，找出與知名「天玉里」投票行為最相似的地區。使用 pandas + sqlite3 建立資料庫，最終以 Gradio 製作互動式查詢工具，部署於 Hugging Face Spaces。
關鍵發現：南投縣草屯鎮中山里與天玉里相似度高達 0.999998，但天玉里實際聲量排名僅第 2482 名，驗證了「知名度與代表性不一定相關」的現象。
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Kaggle 的 Machine Learning & Data Science Survey 數據分析專案
整合 Kaggle 三年度機器學習與資料科學問卷，結合外部薪資與 GDP 資料，分析資料從業者的技能輪廓、薪資結構與職涯趨勢。使用 pandas + sqlite3 建立資料庫，matplotlib 進行概念驗證，最終以 Plotly 製作五組互動式視覺化成果。
關鍵發現：薪資差異主要受地區影響（北美與大洋洲可達亞洲的 3–5 倍），技能數量與薪資並非線性關係，2–3 種程式語言即可勝任多數職位。
COVID-19 全球疫情互動儀表板
整合全球每日確診、死亡與疫苗接種數據，建立頁籤式互動儀表板。將不同格式的資料（寬表/長表）統一整併，呈現全球疫情地圖快照與各國時間序列趨勢。使用 SQLite + Pandas 處理資料，Plotly + Gradio 製作互動視覺化，部署於 Hugging Face Spaces。
功能展示：世界地圖氣泡圖（單日疫情快照）、各國時間序列折線圖（跨日趨勢比較）。
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Gapminder 動態氣泡圖復刻——全球人均壽命與 GDP 視覺化（1800–2009）
是一部經典的資料視覺化影片，透過 氣泡圖 呈現 1800 年至 2009 年間 200 個國家的「人均壽命」與「人均 GDP」變化，使用 Python（Matplotlib/Plotly）復刻這個經典視覺化案例，處理跨年份、跨國家的長表資料整併與動畫呈現。
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Charles Minard’s Napoleon’s disastrous Russian campaign of 1812 資料視覺化復刻
復刻法國工程師 Charles Minard 於 1869 年繪製的經典資訊圖表，呈現拿破崙 1812 年俄羅斯戰役中軍隊規模隨路線、氣溫變化的銳減過程。使用 matplotlib 與 basemap 進行地理視覺化，並透過概念驗證逐步還原原圖呈現邏輯。
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