《#20道資料視覺化難題全解析》部落格文末抽書 2 本
你有沒有遇過一種情況，主管嫌你的簡報太複雜，看不懂你要表達什麼？你有沒有看過同事拿著同一份資料做簡報，但是做出來就是比你的清楚易懂？為什麼別人的簡報都一目瞭然，自己的簡報卻總是被退件？原因就在於，你沒有掌握「#資料視覺化」的技巧。
部落格圖文版 https://readingoutpost.com/data-visual-20/
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【我為什麼推薦這本書？】
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劉奕酉 老師一直是我非常欣賞的資料視覺化達人，他擅長將書摘精華、商務資訊轉換成好懂的「全息圖」，也是一個高效能和高產出的作者。他的前一本書《高產出的本事》曾帶給我莫大的啟發，而這次他以資料視覺化為題，推出的第三本書，讓我更加引頸期盼。

曾經，我以為自己讀過最棒的「資料視覺化」書籍，是Google前人力分析總監柯爾・娜菲克（Cole Knaflic）寫的《Google必修的圖表簡報術》。她曾經在書中講過：「即使全世界的資料就在我們的指尖，也不會讓溝通變得更容易；有時候，反而變得更難了。」資料氾濫的現在，「爛簡報」反而更加常見了。

從那本書之後，我改變了自己製作簡報的觀念，自此以為資料視覺化的頂點就是這樣了。直到我讀到了這本劉奕酉老師寫的《20道資料視覺化難題全解析》，又刷新了一次我對資料視覺化的認識，讓我知道這個領域永遠都有進步空間。所以我毫不猶豫地答應了出版社，掛名推薦這本好書。
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【這本書在說什麼？】
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劉奕酉老師在這本書裡，傾囊傳授他在高科技業擔任高階主管幕僚的簡報經驗，以及他成為自雇者後在各大企業培訓簡報能力的精華淬鍊。任何「資料」在被觀眾吸收之前，都只是一團混亂的雜訊，唯有懂得抓到重點、透過「視覺化」呈現出來的人，才能夠將訊息埋入對方的心裡。

我們一般在職場中，總會面臨要整理資料、製作簡報的時候，如果你沒有掌握資料視覺化的訣竅，只會把原始資料整理成冷冰冰的表格、五顏六色的柱狀圖，那麼你注定得不到能見度，也無法展現出自己在專業上的見解。作者透過這本書教我們「讓數據說話」的技巧，把龐雜的資訊，用一張圖表清楚表達、直抵人心。

這本書不只是資料視覺化的「觀念教學」和「案例解析」，更包含了簡報製作的「操作技巧」，以及眾多提升製作效率的「網路資源」。這是一本兼具理論和實戰的工具書。底下簡單介紹一下本書的架構，以及我學到的一些新東西。
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【視覺化的觀念教學】
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我很喜歡的第一個觀念是「不怕留白，你該學會的減法設計」，這個章節提醒了我「少即是多」的重要性。直到現在，我仍然常常犯了把許多資料擠在一起的錯，總是想要把簡報講得完整，卻忘了複雜的圖像會造成觀眾的認知負擔，反而阻礙了吸收。這裡的關鍵是要記得：「拿掉這些元素，會不會影響想要傳達的主要訊息？」

另一個實用的觀念是從英國脫歐的簡報拆解，學到的「化繁為簡的金字塔結構」。作者示範了如何拆解一篇生硬的文章，利用「拆文成段、拆段成條」的小技巧，把滿滿的文字簡化成清楚的脈絡。然後再依據簡報聽眾的程度和職級，使用不同的視覺化方式，示範了「同樣的景色，不同高度的人看到的細節與重點也不同」。
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【視覺化的案例解析】
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作者在書中引用了許多實戰案例來示範，說明怎麼從「資料」中整理成「資訊」，在從資訊裡挖掘出「洞見」，各式各樣的案例用法總是讓我驚嘆。例如其中一段「消費者購物態度問卷調查」，原本把兩個年度、各16項的調查結果攤在一張表格上，其實很難一眼看出有用的訊息。

接著，作者把資料整理成百分比和趨勢的表示方式，這時有用的資訊開始浮現出來。然後再善用斜線圖的方式，表示兩個年度的趨勢變化，並且將趨勢進行排序。最後，利用文字的顏色差異，凸顯出真正有價值的洞見，找出消費者最重視和相對不重視的項目。

看到這個案例，我們可以想想看，如果一個職員指懂得秀出第一張』原始資料表格」的簡報，另一個職員卻能整理出「資料視覺化」之後的簡報，哪一個能為公司能帶來更高的價值？
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【簡報製作的操作技巧】
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我時常追蹤作者的新文章，也喜歡看他整理的全息圖，發現許多讀者常常問他的問題是：「你的視覺化簡報是用什麼軟體做的？」他總是笑笑地說：Power Point。沒錯，就是這個大家最常用的工具，卻能做出令人印象深刻的視覺化簡報，就連全息圖也難不倒這個老牌的簡報軟體。

在這本書裡，作者不藏私地分享了好幾種 Power Point 的使用技巧，雖然我跟隨著作者的腳步許久，也算是滿熟練 Power Point 在視覺化的應用，但還是從書中學到不少新東西。例如有「聚光燈效果」的遮罩圖形，就可以用各種「合併功能」做出來。我之前一直用奇怪的方式做出遮罩，直到讀了這個章節才恍然大悟。原來我們熟悉的軟體，可以做出這麼出色的視覺化效果。
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【網路資源素材大公開】
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看了作者在網路上分享的全息圖、視覺化簡報，不免讓人好奇，他到底花多少時間做出這些精美作品？這些資源該去何處尋找？這一次，作者在這本書裡完整地分享出來。他把這些資源分類成：圖片素材、圖示素材、字型素材、去背軟體、視覺化圖表工具。

從他整理的分類和來源，我們也可以學著建立自己的素材庫，以利之後快速套用和重複使用。為了鼓勵大家可以去找原書來看，在這邊我就不揭露書中的資源，僅拋磚引玉我自己常用的項目。圖片素材：Unsplash。圖示素材：Flaticon。去背軟體：Remove.bg。值得注意的是，我們在使用這些素材時，也要注意授權方式和標註來源的問題，避免踩到版權的界線。
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【後記：視覺化已是必備技能】
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劉奕酉老師在書中強調，「資料視覺化的技能可以讓知識變得吸睛、易懂、好傳播」，人類就是偏好視覺的動物（老闆也是人……吧），懂得用視覺化的方式表達資訊，才能夠將訊息傳達到對方心坎裡。熟練這種技巧的人，在無形之中提高了自己在「外人」眼中的專業度，也會在不斷拆解、整理和製作視覺化資料的同時，提升自己「內在」本質上的專業度。

以我自己讀過的「資料視覺化」書籍當中，我推薦「必讀的兩本」就是《Google必修的圖表簡報術》和《20道資料視覺化難題全解析》。我建議先讀《Google必修的圖表簡報術》這本，書中比較強調範例的演進，以及基礎功的演練，對於新手很友善。接著再讀《20道資料視覺化難題全解析》，就會對書中進階的應用和觀念更加深刻，搭配書中多出來的操作技巧和網路資源，你就可以將前一本書的內容實際應用出來。

下一次，如果你又面臨了一份錯縱複雜的資料和表格，就可以從這兩本書中提取專家的智慧，利用化繁為簡的方式拆解資料，再透過視覺差異的表現方式凸顯重點，讓數據和圖表替自己說話。推薦資料視覺化這個「把資料變黃金」的技巧給你，希望你也能走出一條職場的黃金之道。
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感謝 新樂園出版 與你悅讀 邀約掛名、贈書抽獎

【文摘 / 醫療廣角鏡】原住民的基因是全球頂級商品

鄭春鴻於8/21日投書民報，跟我們分享了近年來基因庫商機崛起後，原住民族基因炙手可熱的各種前因，並且精準的將矛頭指向眾多財團與政府大型計劃裡，缺少包容性與公平性的利益共享模型。

到底原住民的基因主權該如何爭取？是被當成動物、還是能夠與全球科學研究一起共享研究成果與獲利？我們來看看以下的文章怎麼說。

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當今醫學治療大多是針對「標準化病人」設計，同一個病，用同一個治療準則，甚至同一藥物。這種「標準治療策略」雖然在許多病人身上曾經很成功，但對某些病人卻無法奏效，因為這樣的「概全性治療」忽視了病人的個體差異和疾病的異質性。而「精準醫學」（Precision Medicine）就是在針對病人體質差異和疾病的異質性的特殊考量下，所訂定出來的疾病預防和治療策略。舉例來說，罹患同一種癌症，即使又是同一期別的病人，但不一定吃同一種標靶藥；而必須進行基因檢測，分辨其基因表現的異質性，再來進行不同的治療。

人類基因數據，已成為全球「頂級商品」

很早就有人喊出「二十一世紀是精準醫學的世紀」。而這些精準醫學科技發展必須仰賴於：（1）大規模生物數據資料庫（例如 human genome sequence, TCGA database）；（2）可以獲得生物資料的科技 （例如: 基因微陣列、大規模平行DNA定序、蛋白質體學、甚至行動醫療裝置科技等等 ）；以及（3）可以分析大量數據的電腦工具，目前台灣的中央研究院分子生物研究所就有這個能力。

近年來，原始數據，包括從人類基因組獲得的序列數據，已成為全球「頂級商品」。這種轉變是如此新奇，以至於專家們仍在評估這種數據在全球市場上的價值。2018年，直接面向消費者的基因檢測公司23andMe就以3億美元的價格將其包含約500萬人的數位序列數據資料庫的查找權出售給了全球三大藥廠之一的葛蘭素史克藥廠（GlaxoSmithKline）。今年稍早，23andMe又與西班牙製藥公司Almirall合作，Almirall正在利用這些數據開發用於自身免疫性疾病的新型抗炎藥，這是23andMe首次簽署用於開發藥物的一項許可協議。

原住民的血液和基因數據可以換鑽石

我們一家都是「人」，但是每個人都是上帝獨一無二的作品。人與人之間，族裔與族裔之間，都存在其獨特性、異質性。

來自加利福尼亞大學聖地亞哥分校的人類學系，全球衛生計劃和原住民實驗室的凱魯·福克斯 （Keolu Fox） 博士，7月30日在新英格蘭學期刊（NEJM）最新發表的〈包容的錯覺—「我們所有人」研究計劃與原住民的DNA〉（The Illusion of Inclusion — The「All of Us」Research Program and Indigenous Peoples’ DNA） 指出，在非洲南部的內陸國博茨瓦納（Republic of Botswana）經營的盧卡拉鑽石公司（Lucara Diamond Corporation）最近開始將所有零售額的5％分配給基於社群的利益者共享。結果，博茨瓦納政府開始使用鑽石特許權使用費來做為基礎設施、醫療保健和教育計劃提供資金。可見原住民的血液和基因數據，理當可以成為「利益共享者」來「兌換鑽石」，在藥品開發的商業機制裡，這絕對是公平的。事實上，製藥行業諸如Variant Bio之類的初創公司正在探索長期利益的共享模型，在這種模型下，將使用集體利益模型，來共享使用特定於社群的基因數據開發的藥物，並給予特許權及使用費。

凱魯·福克斯博士研究指出，涉及人類遺傳變異的大規模研究中，諸如Geisinger Health System，Regeneron Pharmaceuticals，AncestryDNA和23andMe之類的公司已經成為最強的基因數據庫。為了推動該領域的發展，涉及從血樣、問卷、認知調查和其它對參與者進行的測試中，收集精確的測量值。但是這些方法對於參與者來說是「昂貴的」，並且在生理和精神上都是沉重的負擔。但顯然地，科學家可以從這些數據發現全球罕見但本地常見的特定人群的生理變異。

原住民基因組成是未經探索的「變異寶庫」

世界許多原住民人口在地理上已經隔離了幾萬年。隨著時間的流逝，這些種群已經適應了他們的環境，從而在其基因組中留下了特定的「變異特徵」。因此，原住民民族的基因組成為了未經探索的「變異寶庫」。這些變異會被諸如美國國立衛生研究院（NIH）的「All of Us」研究計劃識別出來。美國國立衛生研究院的領導人雖然已承諾，該計劃的參與者中至少50％應該是代表性不足的少數族裔的成員，包括美國原住民社群（美國原住民，阿拉斯加原住民和夏威夷原住民），明確地將多樣性與該計劃的目標聯繫在一起，以促進平等享受精確醫學的未來利益。但是我們有理由相信這一承諾可能是一種幻想，開空頭支票而已。

原住民DNA數據早就被商品化

凱魯·福克斯博士說，先前的政府曾資助的大規模人類基因組測序工作，例如人類基因組多樣性項目、「國際人類基因組單體型圖計劃」（簡稱HapMap計劃），都提供了修改開放源數據的方法的範例。HapMap項目和1000基因組項目描述人類遺傳變異的常見模式，用於查找影響健康、疾病的遺傳變體和反應藥物和環境因素的影響。 該計劃產生的數據對於研究是「免費提供」的，可以不受限制地、開放地查找有關特定人群的生物標誌數據，最終卻使製藥和血統檢測公司產生了價值近10億美元的利潤，但完全沒有分給受測者一分錢。如果「All of Us」計劃使用相同地採不受限制的數據偵測和共享協議，那麼將沒有內置機制可以防止原住民DNA被商品化。

製藥公司的科學家們發現B4GALT1基因突變與居住在美國加拿大的原住民艾美許人（Amish）族裔的膽固醇水平較低和纖維蛋白原水平較低相關，這一發現可能會產生新型的膽固醇藥物。

非洲血統中鑑定出的基因確可開發新藥物療法

作為藥物開發工作的一部分，許多族裔參加了有關人類遺傳變異的大規模研究。例如，Vertex Pharmaceuticals的下一代囊性纖維化雞尾酒Trikafta（elexacaftor / tezacaftor / ivacaftor和ivacaftor）是利用囊性纖維化患者的數字序列數據和囊狀纖維化症基金會（Cystic Fibrosis Foundation）的資金開發的。在非洲血統中鑑定出的基因座導致了PCSK9抑製劑的開發。最近，美國製藥公司Regeneron（生元製藥，Regeneron Pharmaceuticals, Inc.）的科學家們發現B4GALT1基因突變與居住在美國加拿大的原住民艾美許人（Amish）族裔的膽固醇水平較低和纖維蛋白原水平較低相關，這一發現可能會產生新型的膽固醇藥物。艾美許人是很獨特的族裔，它們是基督新教重洗派門諾會中的一個信徒分支，以拒絕汽車及電力等現代設施，過著簡樸的生活而聞名。

儘管這些研究的參與者可能會從新療法的開發中受益，但尚不清楚是否使用從這些人群的研究中獲得的數據開發的任何藥物給予它們甚麼補貼、特許權使用費或知識產權。而且，這類新藥物的價格常常使被研究人群中的大多數病人難以承受的。例如，Vertex的囊性纖維化藥物每年定價超過30萬美元。科學倫理上規定，在進行人類受試者研究的通用規則明確指出：「不應對無法從結果中受益的人群進行研究」，上述結果，新療法使受測者無法負擔藥價，這當然違反了該項原則。

藥廠科學家吃香喝辣，原住民分不到一杯羹

原住民理所當然地會擔心從他們基因組研究獲得的藥物被商品化的趨勢，因此，他們有時不願參加基因組研究。所有的科研調查人員都有興趣從本地人群中招募參與者，但鑑於涉及原住民民族的遺傳研究歷史悠久，包括印第安人保護區是美國印地安原住民Havasupai人起訴亞利桑那州立大學的案例，在該案例中，部落成功起訴大學以不當方式使用其成員的血液樣本。也因此印第安人保護區會繼續對參加NIH的最新研究保持警惕，也是理所當然的。總不能藥廠科學家拿了印第安人的基因發明藥物賺了大錢吃香喝辣，原住民或少數民族被當成「動物」研究，卻分不到一杯羹。

數據和政策的商品化允許不受限制地使用數據，從而擴展了族群被邊緣化的歷史，並剝奪了原住民就如何以及在何種情況下，可以使用自己的生理數據做出決策的權利。如果「All of Us」的調查人員都想招募原住民社群成員，就應該將原住民納入有關數據進行測試、數據使用和知識產權的政策制定中。提倡「原住民基因數據主權」這一新概念的倡導者，呼籲原住民更多地參與數據和生物樣品的管理，並呼籲使用定義樣品使用權的數位工具，以提高使用過程中的透明度和完整性，也就是隨時可查考誰用了這些數據。

將平台的收益分配給共享其DNA進行研究的人們

促進向「公平利益共享」標準化邁進的一種方法是，確保原住民擁有來自原住民的數據的控制權，現已經使用了兩種方法來實現此控制：個人利益模型（也稱為股東模型，涉及股票的部分所有權）和集體利益模型（涉及社群信任）。LunaDNA是社群所有權的生物醫學研究平台，也是部分所有權模型的一個範例。這家公益公司將平台的收益分配給共享其DNA進行研究的人們。可以與NIH和製藥公司合作建立社群信託，不僅可以提供對藥品的補貼，而且可以對參與基因組研究的社群進行再投資。事實上，在多個行業中，存在基於社群合作夥伴的利益共享的先例。2019年11月，南非政府宣布根據《名古屋議定書》，南部非洲的科伊桑人（Khoi-San）將分享豐厚的利潤。

預防醫學的未來必須兼具公平和包容性

當我們繪製預測和預防醫學的未來的地圖時，公平和包容性應引導著美國的創新軌跡。正如礦採業一樣，當我們想要在某地挖取石油，總會先探勘什麼環境可持續性取得利益一樣：同樣地，當數據是有爭議的可商品化資源時，我們也要提出問題：什麼是社會和文化可持續性？誰可以取得基因數位序列數據？依賴共享寶貴數據集的伙伴關係會是怎樣？應如何分享利益？以及我們如何以尊重各族裔的貢獻並鼓勵對被邊緣化群體的投資和能力，用來建設開發藥品，同時仍然為藥品開發和商業研究與發展提供激勵？

「All of Us計劃」的成功將取決於回答這些問題。隨著新技術在人類驅動療法領域的融合，利用人類遺傳變異研究數據開發貴重藥物的機會將成倍增加。在這一領域將需要進行公平的創新，以確保真正實現「All of Us」的利益。

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