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社團運作時程
2022.03.03 第一次會議
決定社團本學期走向與最終產出
若需要每周推播 => 中山管院文字分析平台的教學影片+時事趨勢分析內容製作
最終決議希望這學期走向較進階的內容製作(即：Shiny App)，主要重質不重量，資料集則選用IMDB的電影資料。
下周的進度討論
Trend of genres
負責人：@廖仕雅 @鄭竹秀 @高珮瑜
之後可以做成動態泡泡圖
類似於每個泡泡是一個genre
這是老師會議上舉的例子～
Synergy of genres
負責人：@陳佳吟 @鄭惟謙 @陳冠如
概念類似於做類別的交互作用
電影要哪個類別搭配另一個類別票房才會高等等
之後看能不能做模型來驅動視覺化？
（資料就是用8萬多筆Movie那個物件）
下周可以先嘗試做一些敘述性統計的東西～
以確定自身對於主題的理解是否正確
2022.03.17 第二次會議
討論前2周進度與呈現是否正確
電影類別的交互作用
(1) 要呈現2種(含)以上種類與母體種類的barplot呈現方式，比較好的方式是使用橫條圖，排序後用一條豎線表示母體種類的平均票房(以表示誰低於平均票房/高於平均票房)。
(2) 除了畫平均票房的barplot，也應該在多畫一張每個種類的計數圖，過濾掉種類筆數<1,000。
(3) 若趨勢線太陡峭的話，就可以拉長年份，並把年份cut在某一個區間到某一區間。
(4) 先做兩階的種類作用即可，先選一個種類作為base，比如：Action，先算出包含此種類的總平均，之後去算對其他種類而言，其他的兩階種類lift增益/遞減多少。
電影類別的趨勢
(1) 同樣篩掉<1,000的種類。
(2) Panel data : yr / genre / ratio / total / average。
(3) 多做些屬性，也去思考要怎麼去將多屬性布置到一張圖上。
(3) 可以挑戰看利用動態泡泡圖將這個議題畫出來。
BAP2網站內的icon失效&頁面整理
若一個頁面中只有一個子頁面，則保留那個子頁面即可，日後要新增再增加頁面與icon就好。
要再確認所有的連結是否已更新到最新版本，例如：管院文字分析平台、R Studio Server的維修申請連結等等。
2022.03.31 第三次會議
進度討論
電影類別的交互作用
(1) 可以考慮一下是要抓單一類別 or 抓含有此類別的電影數量。
(2) 在計算電影數量時，要記得移除NA值(na.rm = TRUE)。
(3) 可以再多創造一些屬性，以方便從管理角度來看，講出現象或是策略建議，比如：平均成本(budget)、平均獲利(avg_gross_income)等。
(4) 不用把本身類別的點畫出來，可以直接用紅虛線代替，讓x、y軸分別擁有自己的平均基準線，方便去比較。
電影類別的趨勢
本周產出內容較不完整，所以下周再來看看進度！
2022.04.14 第四次會議
進度討論
電影類別的交互作用
(1) 抓含有此類別的電影數量比較有代表性，若單獨抓取類別的話數量會較少，沒有可比性；抑或是可以先兩種都畫出再來做比較。
(2) 不用把本身類別的點畫出來，可以直接用紅虛線代替，讓x、y軸分別擁有自己的平均基準線，方便去比較，一個類別一個x、y軸基準線。
(3) nrow(Movies)的數量要確保將沒有budget/ income的電影挑掉。
(4) legend要改位置，不要遮擋圖片。
(5) 開始思考從這一個主題的Shiny:APP，我們可以分析出什麼？
電影類別的趨勢
(1) 主要可以往趨勢圖做，也可以多使用一些變數，例如：情緒分數，之後做出泡泡軌跡圖，再去做換x、y軸變數的Shiny:App的function。 => 所以先找尋變數 & 整理panel data！
下周放春假，暫停開會一次，4/28(四)再進行實體開會~
2022.04.28 第五次會議
進度討論
電影類別的交互作用
(1) 左邊的Input column的layout如果再窄一點，可能會更加美觀，須待調整。
(2) 目前所做出的4象限分析，其實就是所謂的飽含策略意涵的策略管理分析，因x、y軸的不同而有不同意涵。
(3) 由於每種類別點的個數較少，所以可以在點的旁邊加上除了本身類別以外的另一類別名稱(應是用geom_text即可)，並將顏色用不同的genre代替。
(4) 將平均收入+平均銷售毛利率、平均成本+平均淨收入的分析實際寫進Shiny APP，沒有問題之後下一步就可以開始進行推播~
(5) 最後再來解決x、y的lim顯示問題，目前是每個間段之間過長。
電影類別的趨勢
本周針對產出情緒部分的panel data比較難以想像應該要如何去運用到資料視覺化上，故隔天再帶著code直接找老師討論！
2022.05.12 第六次會議
進度討論
電影類別的交互作用
(1) 點的顏色改掉，不要粉紅色。
(2) 針對兩種X、Y組合<增益率+毛利率、成本+淨收入>先去做4個象限的分析(overview)，然後再去針對每個Genre去搜尋有沒有比較衝擊性的發現(即跟常理反方向的現象)，也可以以成本效益方面來去分析(如果該類別再加某個類別的話，效益會最高)，去寫Genre客製化的敘述。
電影類別的趨勢
(1)熱圖的分群解釋：所有的點到中心的平均距離是那個層級式樹的y
點投射在一個空間裡面，想辦法找出分成兩群到族群中心點的距離最小。
(2)泡泡圖的點太大，要設透明度，並且要在禮拜四以前找老師code泡泡軌跡。
(3)再增加更多的panel data，可以從情緒、話題等下手，例如：某些話題在哪個電影類別更常見。
2022.05.26 第七次會議
進度討論
電影類別的交互作用
(1) 在本張圖的解釋當中，不能假設因果關係，只能知道這兩個變數有相關性，例如：不能說成本增加多少，利潤可能就會增加多少。
(2) 可以看到的現象是成本跟淨收入有負相關，第四象限就是高成本、低收入，而第二象限就會是比較好的選擇，非常不好的組合是thriller + romance。
(3) 在闡述的時候，先講大的現象(例如：相關性)=>再敘述比較特別的組合(例如：比較出乎意料的組合、哪些電影在賠錢)，一個XY組合挑比較有故事的4、5個genre，敘述太多會太像流水帳。
(4) APP名稱：電影類別組合效益分析/研究，不要變換XY軸，要更改APP版面。
電影類別的趨勢
(1) 平均收入會因為年代不一樣，而因為通膨所以會愈來愈高，怎麼樣可以解決因年代而產生的落差問題=>相對於所有電影而言，跟當年的總收入(那個時代電影的平均income)，算一個%數，平均值的平均值不是平均，所以要加權平均(每個族群不一樣大，那就要用加權平均數)；當年度一個genre的平均收入/當年度全部genre的平均總收入，變成相對而言的值。
(2) 在闡述的時後，先用絕對的值去講，再用相對的值去講。
2022.06.02 第八次會議
進度討論
電影類別的交互作用
(1) 將指導老師改成中山商業大數據平台的連結
(2) 錄影不要切邊 => 改成Open in browser錄
(3) 類別跟組合要區分清楚
(4) 不是策略是策略空間 在兩個不同的空間比較類別組合的績效
(5) 對灰色線比較基礎誤解=>應該是對所有Drama類別的平均值
電影類別的趨勢
(1) 在解說動態泡泡圖時，不要想著拉動滑桿看趨勢，應該直接滑到最後，然後按play。
(2) 把趨勢相同的點出來一起看，可以先嘗試以ppt報告的方式，報告出想要解說的insight。
(3) 離群值講完後可以拉近範圍，Make sure想講的東西在這個範圍內。
其他
(1) 記得要製作影片片頭與片尾
(2) 錄完影片的人可以開始排程貼文
2022.06.09 第九次會議
進度討論
電影類別的交互作用
(1) 將策略空間全部更正至績效空間
(2) 稿子的第四個paragraph -> 這個電影類別跟其他電影類別組合的績效會有什麼差異，我們用一個互動式泡泡圖，分別在兩個績效空間去比較不同電影組合的績效。
(3) 可以在影片的最後邀請觀眾，敘述類似『這是comedy的績效空間，可以留言下方有沒有什麼其他的發現！』
電影類別的趨勢
(1) 話題的熱圖與情緒的熱圖影片可以撰寫貼文、準備排程。
(2) 國家相對分數的趨勢動態泡泡圖可以開始錄影。
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