計畫報告
一、摘要
本計畫旨在提升 系統效能 與 資料處理品質。
專案期間共完成三大目標：
- 資料流程自動化
- 系統效能優化
- 使用者介面改善
「流程讓人專注，工具讓人加速。」—— 計畫紀錄語
二、背景與目的
2.1 背景說明
隨著資料量逐年增加，需要一套能：
- 自動化處理
- 智慧化調整
- 高效能儲存
的整合方案。
2.2 計畫目的（含核取方塊）
- 建置自動化流程
- 建立監控警示
- 完成第三方 API 串接（下一期目標）
三、工作項目與進度
測試無序巢狀清單
資料前處理
- 格式轉換
- 欄位標準化
- 雜訊清理
資料分析模組
- 統計分析
- 時間序列模型
- ARIMA
- Prophet
視覺化平台
- 儀表板建立
- 自訂圖層呈現
資料流程自動化：各自獨立運行，且兼顧完整性與流程自動化之執行方式。
使用者介面改善：通過多人協作與回饋等方式，協助使用者介面改善。
統計分析
須說明統計分析之數學模型，以及輸出入之資料格式。
時間序列模型
須說明所採用之時間序列模型，包含數學基礎、演算法與回測之統計分析結果。
測試有序巢狀清單
資料前處理
- 格式轉換
- 欄位標準化
- 雜訊清理
資料分析模組
- 統計分析
- 時間序列模型
- ARIMA
- Prophet
視覺化平台
- 儀表板建立
- 自訂圖層呈現
資料流程自動化：各自獨立運行，且兼顧完整性與流程自動化之執行方式。
使用者介面改善：通過多人協作與回饋等方式，協助使用者介面改善。
統計分析
須說明統計分析之數學模型，以及輸出入之資料格式。
時間序列模型
須說明所採用之時間序列模型，包含數學基礎、演算法與回測之統計分析結果。
四、成果內容
4.1 表格測試
| 項目 | 完成度 | 備註 |
|---|---|---|
| 自動化流程 | 100% | 已完成 |
| 系統效能優化 | 95% | 尚可持續改善 |
| 介面改善 | 80% | 預計下期延伸 |
4.2 表格測試（水平置中）
| 項目 | 完成度 | 備註 |
|---|---|---|
| 自動化流程 | 100% | 已完成 |
| 系統效能優化 | 95% | 尚可持續改善 |
| 介面改善 | 80% | 預計下期延伸 |
五、圖片、連結與註腳
5.1 相關連結
- 官方網站：https://example.com
- GitHub Repo: 點我連結
- 參考文獻：見文末註腳1
5.2 圖片插入
六、結論與後續建議
6.1 成果總結
本計畫成功達成主要目標，並建立：
- 模組化程式架構
- 可擴充資料處理流程
- 具彈性的視覺化平台
6.2 後續建議
- 增加第三方 API 整合
- 加強 AI 模型訓練與部署
- 系統導入自動化測試（CI/CD）
七、附錄
7.1 引用區塊層級
第1層引用
第2層引用
第3層引用
7.2 換行元素BR（用於再轉Docx）
文段1
文段2
文段3
7.3 換行/空段落（for="br" + 零寬空格ZWSP, 轉Docx為乾淨段落標記¶）
文段A
文段B（與文段A間隔一個空段落）
文段C（與文段B間隔三個連續空段落, 測試多個連續空行不被Word合併丟棄）
八、超長文字測試（換行與左右對齊）
8.1 超長段落
本節之各段落均刻意撰寫為超出單行寬度之長句，用以檢驗轉出Docx後之自動換行與左右對齊（兩端對齊）效果；於Word中，兩端對齊僅對「非末行」之文字生效，故段落須至少折行兩行以上，方能於視覺上觀察到右側邊界是否確實對齊齊平，此即本測試段落須刻意加長之原因。
資料處理流程之設計，須同時兼顧擴充性、可維護性與執行效能三者之平衡；當資料量由每日數萬筆成長至每日數百萬筆時，原本以單機批次處理為前提之架構，將面臨記憶體不足、處理時間過長以及失敗後難以續跑等問題，因此本計畫改以分散式串流處理為核心，並輔以檢查點（checkpoint）機制，使流程於任一節點失敗後，均可自最近之檢查點續行，而毋須自始重新執行。
就中英文混排之情形而言，兩端對齊之演算法會調整字元間距與詞間空白，以使各行右側邊界齊平；例如本段落即刻意混入 Extract-Transform-Load (ETL)、Continuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD) 以及 Application Programming Interface (API) 等較長之英文詞彙與縮寫，藉以觀察Word於中英文交界處之斷行行為是否合理，以及英文詞彙是否遭到不當之切斷。
引用區塊內之超長文字亦一併測試：引用段落於Word中雖具有額外之左側縮排，惟其本質仍為本文層級之段落，故理應同樣套用左右對齊；本句刻意加長，以確保其於Docx中至少折行兩行以上，俾利肉眼確認右側邊界是否齊平。
8.2 超長無序清單（ul li）
- 資料前處理：包含來源檔案之編碼偵測、分隔符號判別、欄位型別推斷、缺失值填補與離群值剔除等步驟；其中缺失值之填補策略，須依欄位語意分別採用平均值、中位數、前值延續或直接標記為無效等不同方式，不得一律以零值填補，否則將導致後續統計分析結果產生系統性偏誤。
- 格式轉換：須將來源之CSV、TSV、JSON、XML與Excel等多種異質格式，統一轉換為內部之欄式儲存格式（columnar format），以利後續之向量化運算與壓縮儲存；轉換過程中並須保留原始欄位名稱與單位資訊，俾利日後回溯查核。
- 短項目（對照組）
- 雜訊清理：針對感測器所回傳之時間序列資料，須先以移動平均或Savitzky-Golay濾波器進行平滑化處理，再行判別突波（spike）與漂移（drift）等異常型態；經判別為異常者，應予標記而非逕行刪除，以維持時間序列之等間距特性。
8.3 超長有序清單（ol li）
- 第一階段——需求訪談與現況盤點：應與各業務單位進行至少三輪之訪談，逐一釐清其現行作業流程、資料來源、交付週期與品質要求，並將訪談結果整理為需求規格書，經雙方確認後始得進入設計階段，避免需求於開發中期反覆變更而導致工期延宕。
- 第二階段——系統設計與雛形驗證：依前階段確認之需求規格，完成系統架構設計、資料庫綱要設計與介面設計，並以雛形（prototype）方式先行驗證關鍵技術風險，包含大量資料匯入之效能、第三方API之串接穩定性，以及視覺化平台於行動裝置之呈現效果。
- 第三階段（短項目對照組）
8.4 巢狀清單之超長項目
統計分析模組：本模組須提供描述性統計、相關性分析、假設檢定與迴歸分析等基本功能，並就各項分析結果自動產製圖表與文字摘要，俾利使用者無須具備統計專業背景亦能理解分析結論。
- 描述性統計：包含平均數、中位數、眾數、標準差、偏態與峰態等指標之計算，並須支援分組計算，以利跨群體之比較分析；各指標之計算結果均須標註樣本數，避免因樣本過少而導致統計量失去代表性。
- 迴歸分析：支援線性迴歸、多元迴歸與邏輯斯迴歸等模型，並須輸出各係數之估計值、標準誤、t統計量與p值，另須提供殘差圖與共線性診斷（VIF）等模型檢核工具。
時間序列模組
- ARIMA：須自動進行定態性檢定（ADF test）與差分階數選擇，並以資訊準則（AIC／BIC）挑選最適之(p, d, q)參數組合，另須提供殘差之白噪音檢定，以確認模型已充分擷取序列之自我相關結構。
- Prophet
註腳
Footnotes
-
本註腳示範 Markdown footnote 語法。 ↩