結合理論與實務,從社會資源分配、貧窮、城鄉差距、生命週期、工作與性別等面向探討財富不平等與科技近用問題;實務上則指導學生建立資料倉儲與數據模型,運用國內外資料庫與網頁爬蟲、統計分析與資料視覺化工具(如Excel、SPSS、Power BI等),深入分析財富分布並提出具體建議。


風雨中的韌性-台灣農業經濟近況及轉型

當台灣經濟飛速成長,農民卻身陷「結構性落後」的陰影?本報告利用 Power BI 數據解密 2015-2024 農業現況,揭露老化人口與產值不對稱的真相。


影響桃園市的房價因素

為什麼青年紛紛移居桃園?本報告揭祕:TPASS 出現後,桃園房價漲幅竟翻了 3 倍!究竟是龜山 A7 的「同心圓效應」,還是八德捷運綠線發威?透過 Power BI 數據大解密,帶你洞察北北桃通勤族的「房價生存戰」!

她的薪聲

為什麼女性平均要多工作 58 天,才能領到與男性相同的年薪 ?「她的薪聲」,透過大數據剖析三大產業,發現婚姻竟讓女性勞參率大跌 17.5% !法律雖給了平等的門票,但隱形障礙真的消失了嗎 ?一起洞察台灣職場的性別真相!

重新審視一級產業的經濟功能:從產值韌性看就業流失後的結構再造

別再誤會一級產業是夕陽產業了!本報告透過數據深度解密台灣農林漁牧的經濟真相,發現即便就業人口長期流失,其總產值在貿易戰與疫情高壓下竟展現強大穩定性 。產業已悄然從勞力依賴轉向效率提升,成為守護糧食安全與民生穩定的關鍵力量。

不同社會因素對薪資的影響

學歷真的是加薪保證嗎? 研究發現教育程度與薪資成正比,但地區資源不均才是貧富差距的關鍵推手 。數據揭露北部教育程度領先 ,而東部地區升學則面臨較多阻礙 。最引人深思的是,男女學歷雖已平等,薪資落差卻依然存在 ……..

不同因素對亞洲國家經濟的影響

財富分配不均為當前核心議題,國家富裕並不等同於均富。本研究透過數據視覺化釐清自然資源、經濟結構與宗教對貧富差距的影響,協助政府預判政策衝擊並評估市場風險,透過釐清各國在亞洲的體質定位,使經濟策略能更實質地落實於人民生活。


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