這次課程有 1/3 的同學並不是醫療領域，包括了人力資源、競技體育、市場行銷等等多元背景，因為看到我們課程的口碑，想在自己的領域上發展看看，或者也有畢業或升等的需求，於是來上課。
課程之前，我們花了蠻多的時間確認這些領域都有相關的統合分析發表，並且在課程之前先打過招呼，並減輕同學的擔心，交流一些可行性資訊，希望在課程當天能夠讓大家的吸收最大化。
課程順利的完成，同學們也都親自操作了軟體，做出了整篇統合分析所需要的圖表，非常了不起。
第一次做的成品難免有些需要建議的，以下我們一起看看，回家後也請多練習囉。記得周三之前，上傳最新的成品，以及這過程產生的問題，周四我就會開始錄影回饋給每位同學。
那些還能改進的細節
這張同學忘了把相對權重的 bar 去掉，這會導致在高解析出圖的時候，右邊會有一個空的欄位。這種「畫面上看起來未完成」的感覺，對審稿是很傷的，審閱者會有一個「你的稿件怎麼還沒完成就送出來」的第一印象，對於審查過程不太有利，記得要處理好唷。
同學很開心地做好了森林圖，但卻忘記加上右邊的權重欄位，因為每篇文章的樣本數並不一樣，最終貢獻的權重也不相同，這件事情相當重要，所以，右邊的欄位記得打開唷。
這張也是一樣，右邊的欄位不見了。除此之外，最下方的標籤如果文字能夠再小一些，讓他跟座標軸上的數字一樣，就更棒了。
這張做得不錯，進一步的話，可以考慮調整 XY 軸的小數點位數。X 軸作成整數，Y 軸做成小數點一位。
原廠出的漏斗圖其實在左邊以及右邊會留下太多的空白，這個可以用事後裁切的方法去處理。
通常做到最後一張圖的時候，Z-Value 就會忘記去除，導致它跟前面的森林圖並不一致。最下方的標籤左右顛倒了，修改一下即可。
這張最下方的標籤方向是正確的，不過同學依然保留了 Z-Value 沒有去除。然後可能同學有動到圖示區的寬度，所以整個畫面看起來比例上跟我們建議的不太相同。在我們的教學經驗中，蠻不建議同學們去改變個別區域的寬度。因為他的調整並不是很直覺，而且同學們普遍並不知道怎樣的視覺感受是最好的，常常調整了以後會變差，不如就直接用原廠自動生成的比例，即有相當好的水準。
除了 Z-Value 沒有去掉，以及最下方的標籤方向相反之外，同學的圖示區並沒有用灰階去區隔出不同的元素，所以整個畫面看起來非常的肅殺，全部都是純黑的線條，像是監牢一樣，會給人比較大的視覺壓力，建議照我們的範本調整囉。
以下一起來看看兩位得獎同學的作品！
林泱蔚老師
林泱蔚老師的作品，在細節上非常地注重，事實上能進一步建議的非常有限。以下除了稱讚並肯定老師的作品之外，我們會提出一些細節，協助進一步的學習。
這張敏感性分析做得很好，沒有問題。
兩張分組分析都很好，可以注意到他的欄位都是一致的，右邊的相對權重也都有保留，在圖示區的灰階也處理得非常棒。
兩張迴歸分析都有注意到小數點，非常地乾淨整齊，厲害！
原廠漏斗圖，左邊跟右邊就是會剩下一些空白區，這部分事後再做個裁切，就更完美囉。
同學記得相對權重，也記得去掉 Z-Value，但是就是最下方的標籤，左右如果能夠相反的話就會更棒了。另外，圖片的左右邊，剩下的白色空間區略大，也是簡單裁切可以處理的。
非常細心用心的一套圖，恭喜林老師。
吳旻峰醫師
吳旻峰醫師的作品，在細節上真是非常厲害。這份作品，能夠進一步建議的細節不多，我們一起來看看吧！這張森林圖非常好，完全沒有問題。
這張敏感性分析處理得也很棒，沒有問題。
這兩張分組分析，風格非常一致，欄位也一致，非常好。
這邊迴歸分析兩張圖，全部都把小數點處理好，非常厲害。
漏斗圖也有做左右的裁切，所以現在整個畫面周邊剩下的空白區非常近似。
最後一張圖，該放的欄位，該刪除的欄位，都處理得非常棒，最下方的標籤方向又是正確的，整套圖非常不錯。勉強要建議的話，大概就是這張圖中，左右剩下的空白多了些。如果能夠裁切到四邊留下的空白區域寬度略微相同，就更完美了。
恭喜吳醫師！
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