錄取組織
主題/組織/三個關鍵字：
家暴案件預警及風險管理系統 (臺北市家庭暴力暨性侵害防治中心)
通報熱點、決策預警、督導管理
火災風險地圖 (高雄市政府消防局)
危險因子、火災預防、救災優化
全國社福補助概況資源地圖 (中華社會福利聯合勸募協會)
補助樣貌、資訊整合、合理分配
農地種電空間變遷 (天下雜誌)
影像分析、農地變遷、綠能政策
錄取英雄
陳Ｏ韵、王Ｏ弘、王Ｏ秀、張Ｏ鈞、曾Ｏ聲、
王Ｏ婷、韓Ｏ瑩、許Ｏ翎、周Ｏ筠、謝Ｏ珊、
陳Ｏ暉、吳Ｏ霖、周Ｏ琦、楊Ｏ翰、陳Ｏ君、
潘Ｏ任、江Ｏ興、柯Ｏ泰、陳Ｏ豪、林Ｏ慶。
備取：
Fellows：曾文志、馮書昭、柯皓翔、于子傑
Mentor：謝宗震、劉嘉凱
Project Manager：張淑貞
Project Partner：台灣環境資訊協會
土地孕育著無數生命，如同人類的母親。然而當台灣工商業愈加發達，許多農地也在發展歷程中遭汙染。
為讓民眾瞭解農地汙染狀況，台灣環境資訊協會2015年10月發起「守護農地計畫」，希望敦促政府積極行政，讓國民吃得安心，使土地生生不息。
透過智庫驅動（DSP）發起的「D4SG資料英雄計畫」，環資與政治大學資訊科學系/所、新聞系的學生2016年3月下旬組成跨領域團隊，透過資料科學方法，協助環資找出可能受重金屬汙染卻未受政府管制的農地，且分析各縣市的差異，而後希望發展相關專題報導。
兩份資料集套疊，找出超標未管農地
團隊使用農委會農業試驗所（農試所）之「土壤品質及生產力調查」資料，與環保署「土壤及地下水列管場址」資料集中屬農地者進行套疊。前者有重金屬的濃度，後者有公告列管的農地污染控制場址地號；兩者比對後找出未受管制的超標農地。
農試所的資料是1992年至2008年間進行的全國土壤採樣調查資料，累積約13萬筆，涵蓋78萬公頃表土，包含鎘、鉻、銅、鎳、鉛、鋅等六項重金屬有效性之調查。該資料是以250公尺*250公尺網格（6.25公頃）為單位。
不過團隊成員發現農試所所提供之資料，有8000筆重複，並有約13筆時間疑似錯誤（出現在上述時間區間外）。
另外，由於農試所資料與環保署現今重金屬管制標準檢測方法不同，前者是透過0.1M鹽酸方法，後者是經過王水消化法，因此環資先將農試所的資料經公式換算，再根據《土壤汙染管制標準》評估是否超標。
最後得出的超標採樣網格共有1111筆，去掉地理位置重複資料後剩下993筆。
針對環保署的資料，環資已將地號轉為經緯度圍成的多邊形，共5097筆。有300餘筆因缺乏地籍圖資資料，無法轉換。資料最早的一筆為2002年10月2日，最新的一筆資料則更新至2015年12月20日。
鳥瞰重疊狀況
環資在與政大團隊合作前，已經建置完成「守護農地地圖」，將農試所及環保署的資料繪製在地圖上。圖示中的黃色網格為農試所超標網格，紅色為列管中的農地，橘色則是已解除列管的農地。因此，單獨未疊色的黃色網格即為疑似重金屬超標、但範圍內並無政府公告為污染控制場址的農地，盼有關單位應儘速查證。
從距離、密度二指標回答問題
團隊為找出超標未管農地，發展出「距離指標」，計算農試所超標網格與最接近公告列管農地污染場址間的距離（d）。團隊以超標網格為中心、200公尺半徑內的範圍作為判準，若無重疊則代表該超標網格疑似沒有被政府管到。由於污染列管場址多為不規則多邊形，故計算距離時取多邊形的重心為準。
另外，團隊還發展出「密度指標」，試圖找出農試所超標網格之熱區。由於農地污染常常是藉由灌溉渠道或水路擴散，造成系統性的污染，故此方法試圖找出超標熱區。計算原理是以農試所所有超標網格中心為圓心，以方圓一公里畫圓，計算範圍內超標採樣點個數，越多反映該圓超標網格密度越大。
在這次的計畫中，我們用較為寬鬆的標準定義「超標熱區」，只要範圍包含的超標網格大於1個（即還有其他超標點），就算在超標熱區中。
我們也已經開發了資料分析介面，讀者可以自行嘗試探索資料。例如在「地圖與數據分頁中」，拉選更高的網格密度定義為熱區，或用更遠的距離去定義重疊與否，藉此觀察篩選結果。
分析結果
若將農試所經計算後得出的超標網格資料在地圖上顯示，我們發現大多集中在桃園、彰化、高雄、屏東一帶。環保署公告列管污染場址亦多集中在桃園、彰化地區。
INTRODUCTION
視障朋友從事按摩以外的工作時，常常面臨多重挑戰，其中有視障所產生的就業困境；同時也會面對一般普遍的就業挑戰。在非營利組織 雙連視障關懷基金會，致力爭取視障朋友工作機會下，按摩小站設立於醫院，提供一個明亮開放的空間，在醫療院所明亮開放的環境下，願意嘗試視障按摩的朋友因此變多！視障朋友藉於按摩小站服務，走入社區，走入人群，讓更多人了解視障按摩、了解視障，進而創造對視障朋友更友善的社會環境。
PROBLEM
在非營利組織 雙連視障關懷基金會 積極爭取下，目前有10個按摩小站，大多駐點於醫療院所內，提供約100位按摩師穩定就業機會。然而累積了大量紙本的記錄工作表與非細節的電子式文檔，卻因為資料不夠完善，讓這些寶貴資料無處發揮。 另外，按摩小站的排班在管理是一大負擔，人工調動排班靠得是人腦記憶跟有限的資訊，此時就有可能造成師傅之間的誤會。所以如果在有大量可用的資料後，進而發掘資料價值，透過資料分析，產出信服人的資料視覺化呈現。
在有大量可用的資料後，進而發掘資料價值，透過資料分析，產出信服人的資料視覺化呈現。
(Image Credit: http://d4sg.org)
METHOD
根據上述所遇到的問題，我們分為兩個部份：
後台的資料庫管理要如何呈現？資料的欄位要有哪些？
前台要給使用者哪些比較的選擇？以及比較過後給予回饋的呈現？
[1] Azure架設資料庫建設前後端。後台使用 php將功能主要分為「增加工作記錄」與「管理按摩師傅與各小站」。原本 雙連視障關懷基金會 提供的電子檔資料只有儲存一個按摩師傅一天總共的薪水，與紙本上相比未將「指定節數」、「未指定節數」和「來客數」等詳細資料也作記錄。為了統一資料庫名稱，我們共同討論資料欄位名稱，這時我們就將前述也附加上去。
[2] 前台使用 JS 傳使用者選定資料跟後台要資料庫資料的時候，會依據後台接收到的字串，使用 python plotly 做資料視覺化呈現，再透過 api 方式傳回前端。
DEFINE:
asg 指定節數, nasg 未指定節數, gn