在一天密集的課程中，讓各位同學實際接觸到我們根據加值中心現況設計的虛擬資料，並動手去探勘，撈出必要的資訊，並整理成可以投稿的表格，是很有意思的事。

這次，也有同學用 logistic regression 挑戰 table 2，可惜細節上略有失誤，所以本次的資料呈現大賽，就是 table 1 的直球對決啦！

對 reviewer 來說，首重數字正確，table 中的數字有明顯錯誤的，會給人留下不好印象。其次，整個畫面簡單大器，讓審閱稿件成為很舒服的體驗，不用被混亂的格式與錯誤的對齊分心，自然接受率會大增。

以下是這次獲獎的兩位同學！

陳偉格醫師

經過檢查，陳偉格同學的答案完全正確，在畫面編排上，也相當大器，簡單的線條與色塊，對結果作了分組，文字與數字的對齊，都相當利於閱讀。

唯一小小的可惜之處，是抓圖時的解析度不夠，僅 352*571，這使得文字辨識有點辛苦，但畢竟投稿時是交 doc 檔，問題不大。另外，46.0% 那組數字，字型大小略小，使得畫面有些微的不一致感。

數字正確、排版清楚，得獎實至名歸，恭喜陳醫師！

郭峯志醫師

郭峯志醫師的作品，更為細膩，除了數字正確、排版清楚，且圖片解析度達 581*769 外，最厲害的是他把 n 與 % 的數字分開對齊，這需要多作一欄才能達成。但因為這樣的細心，使得 n 全部都對齊小數點，相當容易閱讀，也很有效地展示了作者本人對數字與結果的仔細程度！

這是張直接拿去投稿，會令 reviewer 在心中讚嘆「這個內行人」的優秀表格！

唯一小小需要建議的，也是 46.0 這格，文字尺寸小了些，建議與其他部分一致。

許多同學提到，表格的處理，真的有需要做到這樣嗎？

「真的有需要！」

因為，reviewer 根本沒辦法看到你是怎麼處理大量數據的，包括資料清潔、資料探勘、程式撰寫等，他們都沒辦法直接看到，所以，最後你呈現的表格、文字、數字，就是唯一透露出「你對細節重視程度」的外顯部分，如果畫面混亂、數字誤植，你叫 reviewer 怎麼相信你能處理 200 萬筆數據，且精準無誤呢？

「怎樣才是讓 reviewer 會相信的數據呈現？」郭峯志醫師的表格作了很好的示範。恭喜得獎！

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