● 資料來源 :
2016年最高學歷為大學之失業率-按年齡細分比例圖● 說明
-Identity Channels: Categorical Attributes - Hue
因為使用的資料是類別資料而不是有序資料，因此使用Categorical Attributes，使用非漸進色階來代表各歲數代表的顏色，讓讀者更輕易區分差異。
原先網站中提供的長條圖顯現的是總失業人數裡擁有大學學歷的人各歲數的比例，但圖表說明是以最高學歷為大學之失業率-按年齡細分為說明，圖跟圖表說明不符合，應該要以有大學學歷的失業人口為分母而非總失業人數。
我們希望透過改動能夠輕易地去比較各歲數的占比從而得知失業走向，所以我們選擇圓餅圖做為呈現，同時透過滑鼠事件能夠更放大小族群的圖例並且將比例數字直接呈現
● 經驗法則
-No Unjustified 3D:
圓餅圖如果使用立體的話，人的的視覺上比例看起來會有誤差，由於消失點（vanishing point）在前方製造出的效果，即使是同樣的大小，3D 圓餅圖靠近我們的部份會看起來比較大塊，較遠的部份則會比較小，因此為了避免造成資料扭曲，使用2D的效果來呈現較佳。
-Overview First, Zoom and Filter, Details on Demand:
這張圖表的重點是表示各歲數的佔比，而不是確切的數量，因此設計圓餅圖上顯示的數字為該歲數區段佔大學學歷失業總人口的百分比。