近年來，由於傳統能源耗竭快速且多污染排放，使得再生能源的意識與使用必須提升。亞洲地區如:中國、日本及印度等國也都積極發展再生能源。
    檢視亞洲各國再生能源之發展，發現大部分國家以太陽能、風力與生質能為主，而地熱與海洋能則多受環境條件限制，發展的國家並不多。    
    本論文透過IRENA與IEA資料，探討2006至2015年十年間亞洲再生能源各項指標，分別為容量因子、發電量佔初級能源總供給及電力消費比例等數據，藉由視覺化軟體Tableau呈現各種不同類型的圖表，並逐一分析與配合亞洲各地區之政策做說明。其結果可發現，影響亞洲地區再生能源發展主要原因在於各國再生能源政策力道的大小。再生能源發展良好之國家除其特殊地理優勢外(如菲律賓地熱與韓國潮汐發電)，善用各項鼓勵再生能源發展之政策，方是促進各國再生能源大躍進之要因；另外，本文也希望藉由視覺化軟體有效處理目前大數據的問題，減輕讀者閱讀的負擔，也結合各國再生能源的政策，使台灣可檢視政策缺漏的部分。

In recent years, traditional energy rapid exhaust and bring us a lot of pollution, the awareness and use of renewable energy must be improved. At present, those countries such as China, Japan and India in Asia are very active in developing renewable energy.
Examining the development of renewable energy in Asian countries, it was found that most countries mainly use solar , wind and biomass energy, while geothermal and ocean energy are subject to environmental restrictions, and there are not many countries in development.
    This paper uses IRENA’s and IEA’s data to explore the indicators of renewable energy in Asia from 2006 to 2015. These are capacity factor, generation ,total primary energy supply, and electricity consumption, which are presented in a variety of ways. As a result, it can be found that the emphasis of renewable policies are the main factor for upgrading the renewable development.  Except the geographic advantages (e.g. geothermal energy in Philippine and Tidal energy in Korea), the advocation of renewable energy policy always enhance the development of renewable energy. In addition, it is also hoped that by visualizing software to effectively deal with the current big data’s problem, the burden of reading by readers will be alleviated, and the policy of renewable energy in various countries will be combined to enable Taiwan to examine the missing parts of the policy.

目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 再生能源發展	 1
1.1.2 視覺化(Visualization) 3
1.2 研究目的 3
1.3 研究架構 4
1.4 研究內容 5
第二章 文獻回顧 6
2.1視覺化相關文獻	6
2.2 再生能源相關文獻 9
2.3 小結	12
第三章 研究方法 17
3.1 Tableau軟體介紹 17
3.2  基本視覺化圖形類型 19
3.2.1 長條圖(Bar chart) 19
3.2.2 折線圖(Line chart) 20
3.2.3 散佈圖(Scatter Plot) 21
3.2.4 圓餅圖(Pie chart) 22
3.3  特殊視覺化圖形類型 23
3.3.1 區域圖(Area Chart) 23
3.3.2 泡泡圖(Bubble Chart) 24
3.3.3 熱度圖(Heat Map) 25
3.4 本論文視覺化主要樣態 25
3.4.1連續長條趨勢圖 25
3.4.2長條(堆疊)圖與折線圖合併使用 26
3.4.3圓餅趨勢圖 27
3.4.4泡式地圖 27
第四章 資料來源及視覺化分析	28
4.1 資料來源與相關問題 28
4.1.1 資料來源 28
4.1.2 容量因子公式 28
4.1.3 容量因子相關說明 28
4.1.4 資料問題 29
4.2 再生能源趨勢分析 29
4.2.1 2015年亞洲再生能源前十大國家的裝置容量排名 30
4.2.2 2015年亞洲各再生能源各國裝置容量排名 30
4.2.3 2015年亞洲地區各再生能源發電量佔TPES以及電力消費比例排名 32
4.3 連續長條趨勢圖與折線圖分析 41
4.4 長條(堆疊)圖與折線圖合併分析 47
4.5 圓餅趨勢圖與圓餅圖 58
4.5.1 亞洲地區2006年~2015年各能源裝置容量與發電量變化 58
4.5.2 2015年亞洲地區前十大各再生能源裝置容量佔各能源總裝置容量比例 61
4.6  泡式地圖 62
第五章 結論與建議 68
5.1 結論	68
5.2 建議	69
5.3 後續研究 70
參考文獻 71
附錄1 初級能源總供給定義 73

表目錄
表2-1視覺化相關文獻整理 13
表2-2再生能源相關文獻整理 15
表4-1 2015年亞洲各再生能源各國裝置容量排名 31
表4-2 2015年亞洲地區各再生能源發電量佔TPES比例排名 33
表4-3 2015年亞洲地區各再生能源發電量佔電力消費比例排名 37
表4-4 2015年亞洲地區按總再生能源、再生能源發電量佔初級能源總供給及電力消費比例排名 47


圖目錄
圖3-1 Tableau軟體首頁 17
圖3-2 Tableau可以解決任何情況 18
圖3-3 Tableau可以藉由不同檔案類型繪製視覺化圖形 18
圖3-4 Tableau視覺化圖形有數種方式可呈現 19
圖3-5 長條圖 20
圖3-6 折線圖 21
圖3-7 散佈圖 22
圖3-8 圓餅圖 22
圖3-9 區域圖 23
圖3-10標準泡泡圖 24
圖3-11熱度區域圖 25
圖3-12長條趨勢圖 26
圖3-13長條圖與折線圖合併使用 26
圖3-14圓餅趨勢圖 27
圖3-15泡式地圖 27
圖4-1 2015年亞洲再生能源前十大國家的裝置容量排名 30
圖4-2 2015年亞洲地區前十大太陽能發電量佔初級能源總供給比例 34
圖4-3 2015年亞洲地區前十大風力發電量佔初級能源總供給比例	 34
圖4-4 2015年亞洲地區前十大生質能發電量佔初級能源總供給比例 35
圖4-5 2015年亞洲地區前五大地熱發電量佔初級能源總供給比例	 35
圖4-6 2015年亞洲地區前三大海洋能發電量佔初級能源總供給比例 35
圖4-7 2015年亞洲地區前十大太陽能發電量佔電力消費比例 38
圖4-8 2015年亞洲地區前十大風力發電量佔電力消費比例 38
圖4-9 2015年亞洲地區前十大生質能發電量佔電力消費比例 39
圖4-10 2015年亞洲地區前五大地熱發電量佔電力消費比例 39
圖4-11 2015年亞洲地區前三大海洋能發電量佔電力消費比例 39
圖4-12 2006年~2015年亞洲地區太陽能發電前十大國家演化 42
圖4-13 2006年~2015年亞洲地區風力發電前十大國家演化 43
圖4-14 2006年~2015年亞洲地區生質能發電前十大國家演化 44
圖4-15 2006年~2015年亞洲地區地熱發電前五大國家演化(左)及2006年~2015年亞洲地區海洋能發電前三大國家演化(右) 45
圖4-16 亞洲地區前四大再生能源裝置容量排名(另附該圖在不同年度對應之發電量及容量因子排名) 48
圖4-17 亞洲地區五~八名再生能源裝置容量排名(另附該圖在不同年度對應之發電量及容量因子排名) 49
圖4-18 亞洲地區九、十名再生能源裝置容量排名(另附該圖在不同年度對應之發電量及容量因子排名)	 50
圖4-19 亞洲地區按再生能源發電量佔初級能源總供給前四大排名(另附該圖在不同年度對應之裝置容量、發電量及容量因子排名) 51
圖4-20亞洲地區按再生能源發電量佔初級能源總供給五~八名排名(另附該圖在不同年度對應之裝置容量、發電量及容量因子排名) 52
圖4-21亞洲地區按再生能源發電量佔初級能源總供給九、十名排名(另附該圖在不同年度對應之裝置容量、發電量及容量因子排名) 53
圖4-22亞洲地區按再生能源發電量佔電力消費前四大排名(另附該圖在不同年度對應之裝置容量、發電量及容量因子排名) 54
圖4-23亞洲地區按再生能源發電量佔電力消費五~八名排名(另附該圖在不同年度對應之裝置容量、發電量及容量因子排名) 55
圖4-24亞洲地區按再生能源發電量佔電力消費九、十名排名(另附該圖在不同年度對應之裝置容量、發電量及容量因子排名) 56
圖4-25亞洲地區2006年~2015年各再生能源裝置容量變化 58
圖4-26亞洲地區2006年~2015年各再生能源發電量變化 59
圖4-27 2015年亞洲地區前十大各再生能源裝置容量佔各能源總裝置容量比例61
圖4-28 亞洲地區2015年太陽能裝置容量佔亞洲地區太陽能總裝置容量比例(%)62
圖4-29亞洲地區2015年風力裝置容量佔亞洲地區風力總裝置容量比例(%) 62
圖4-30亞洲地區2015年生質能裝置容量佔亞洲地區生質能總裝置容量比例(%)63
圖4-31亞洲地區2015年地熱裝置容量佔亞洲地區地熱總裝置容量比例(%) 63
圖4-32亞洲地區2015年海洋能裝置容量佔亞洲地區海洋能總裝置容量比例(%)63
圖4-33亞洲地區2015年太陽能發電量佔亞洲地區太陽能發電量比例(%) 64
圖4-34亞洲地區2015年風力發電量佔亞洲地區風力發電量比例(%) 64
圖4-35亞洲地區2015年生質能發電量佔亞洲地區生質能總發電量比例(%) 65
圖4-36亞洲地區2015年地熱發電量佔亞洲地區地熱總發電量比例(%) 65
圖4-37亞洲地區2015年海洋能發電量佔亞洲地區海洋能總發電量比例(%) 65
圖4-38亞洲地區2015年前十大初級能源總供給(TPES) 66
圖4-39亞洲地區2015年前十大電力消費 66

中文參考文獻 
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英文參考文獻 
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網路參考文獻 
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3. Hsinlan Chen(2016). 【硬塞科技字典】什麼是資料視覺化（Data 
Visualization）？擷取日期2017 年8 月23 日，取自https://www.inside.com.tw/2016/07/29/what-is-data-visualization 
4. 吳柏樺（2017）讓 PPT 數據說人話！設計師的4 個視覺化圖表工作術。 
擷取日期2017 年8 月23 日，取自https://buzzorange.com/techorange/2017/02/25/useful_powerpoint_skill/
書籍參考 
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