「到院前心肺休止」(Out-of-Hospital Cardiac Arrest, OHCA) 佔救護車出勤比例雖低，但是死亡率卻頗高，因此備受緊急救護與醫療界的重視。
高雄市政府衛生局想要分析歷年的 OHCA 資料，改善下列問題：
瞭解 OHCA 發生風險因子與地理分布，以便優化資源配置
分析「旁觀者介入」程度與有效性，調整相關政策規劃與執行
提高存活機率
除了文獻上經常被探討的危險因子，衛生局也想瞭解是否還有尚未被研究的在地性因子。
參與本 D4SG 專案的資料英雄們，技能專長琳瑯滿目，從程式開發、統計分析、資料探勘到系統開發，有人是醫學系學生，有人是消防隊緊急救護員、還有醫院急診部的醫師。
透過剖析真實的在地資料，期望能針對上述三個關鍵問題，找到改善現況的答案！
籌備多時的 D4SG資料工作坊@FCU 在 1/13 逢甲大學資電館二樓 GPrint 創客中心揭開序幕，本次工作坊共有 30 餘位來自逢甲資訊、統計、經濟等不同領域，完成線上訓練課程或受到老師推薦的同學參加。本次有三個提案單位：家扶基金會、台中市資訊局、台灣環資協會，共帶來六個關於環境保護、家庭扶助、機房空調等面向的資料科學問題。此外，還邀請了兩位來自業界具有數據分析經驗的業師，以及逢甲校內學有專精的教授們共襄盛舉。
在為期兩天 (1/13 – 14) 的工作坊中，所有成員集中火力，以資料科學的力量，為台灣的公益團體盡一份心力。參與的同學們有了接觸真實資料、解決真實問題的揮灑空間。NPO、GOV 的夥伴不僅提供同學們相關的領域知識，並且親身感受黑客松的熱力與資料科學的威力。
最終產生了六組成果：
尋找農地工廠 (台灣環境資訊協會)
農地污染水知道 (台灣環境資訊協會)
共構機房溫場改善 (台中市政府數位治理局)
家訪時數、路程與工作負擔視覺化 (家扶基金會)
經扶系統高風險家庭資料分析 (家扶基金會)
貧窮兒少資料庫時空分析 (家扶基金會)
後續效應
參與環資組的成員將繼續合作，利用政府開放資料進行守護農地計畫。
台中市政府不僅取得階段性成果，更帶回本次活動經驗醞釀下一次的資料工作坊
家扶與逢甲簽訂合作備忘錄，後續逢甲大學各中心可以與家扶中心進行產學合作，接手後續的研究工作。
有四位同學針對關於家扶中心的提案做了延伸應用，並預期將成果發表到 IEEE ICASI 2017上。
最後，感謝各位 NPO、GOV
有朋友來詢問 D4SG 資料英雄計畫為期3個月的 fellowship 相關問題，一併分享給大家
資料模組化主要是透過怎樣的工具完成呢？
這個部分主要跟專案需求、團隊成員技術交集以及顧問建議有關，譬如「火災火警報案資料探勘」團隊都是統計背景的上班族與研究生，主要採用R語言執行專案；「視障按摩小棧的排班管理」的團隊是 Python + PHP + MySQL。
屬一般上班族的計畫成員大概比例？通常一個計畫每週的開會時間會是在一般日白天嗎？
參加計畫的成員大多是學生 (研究生居多)、研究助理、上班族 (通常是工作三年內)。上班族的成員是團隊主力，大概佔6-7成，所以每週的開會時間會是平日晚上或者是週末。
其每週開會的大概頻率/時間?
團隊會議每週一次，團隊成員、專案顧問與提案單位窗口皆會參與。團隊成員會視專案進度另找共同工作時間。
擔心觸及公司兼職規定，計劃成員是否會有給薪?
關於給薪，目前由提案單位視能力提撥香火錢，名目上政府單位會以專家會議出席費給付。
我目前會使用的工具Excel, Access, SAS, R, SPSS, 本身在公司的工作是做評分模型的開發(使用邏輯斯迴歸)，統計背景。若我想6.7月申請資料英雄計劃， 是否建議我需要再增加哪些技術呢？
您的背景跟「火災火警報案資料探勘」團隊成員很類似，可以參考一下他們的專案報告用到哪些技術囉！
Fellows：王郁秀、王景弘、陳雅韵、潘柏任、謝依珊、李曜容、柯景泰
Mentor：謝宗震、劉嘉凱
Project Manager：張盈宜
Project Partner：台北市家庭暴力暨性侵害防治中心
本專案與臺北市家庭暴力暨性侵害防治中心（簡稱家防中心）合作，以家庭暴力案件預警與風險管理為目標，希望達到「降低被害人再受暴風險」及「提高社工服務效能」兩個主要目的。
我們以現有資料發現能夠從「區域」及「個案」兩觀點切入問題。透過區域資料建立家暴案件特徵地圖，能夠達到社區預防作用，減少盲目的宣導政策，另外以個案特徵（因案件種類及資料完整度，我們僅限縮在親密關係暴力），嘗試建立預測模型，此模型能作為預警系統，新進個案若呈現高再受暴特徵，則社工能早期預防，防止多次家暴發生，避免受害者身心狀況惡化以及過多的人力資源投入。
以下我們將分別描述此兩觀點的詳細作業流程。
[地圖組]
以「區域」觀點探索家暴案件
「村(里)」為中華民國之第四級行政區劃名稱；亦是最基層之地方自治單位，因此多數政府單位資料上的建置皆是以此做劃分，家防中心的資料亦有此特性。故我們針對家庭暴力案件建置以「地點 (村里)」為主體的通報熱點警示指標，透過有效評估工具篩選個案件類型之高危機區域，希望能減少與里長溝通的資訊不對稱，共同推動社區意識防護家暴發生，加上外部單位如：學校、醫院、警察等通力合作責任也是依據區域分工，此時家暴區里風險地圖正式成為相互共通語言，大家需要共同知道處理問題之資源分配的優次緩急，才能一齊有效率的解決台北市家暴問題，進而將此機制推廣至全台灣，讓台灣最美的風景依然是人。
方法 (Methods)
Google 地圖API
讓填答地址先轉經緯度
再以經緯度判斷轉成里
判斷失敗的地址以人眼辨識修正
資料清理ETL
移除重複CA夾
去除非台北市的案件
去除沒有地址者
計算欄位：各區、里by案種的男女比重、年齡比重，及總家暴案件數、案種排名百分比、低收或者障礙排名百分比