首先先列出資料

103~105年 全國老人福利機構資源分布表

以區域做為資料主幹來分析，group_by(Area)
rawdata = read.csv(
  '3years.csv',
  encoding = 'UTF-8',
  header = T)
#df <- rawdata %>% group_by(Area)

反問資料：在103~105年資料中

「哪個縣市的老年人口比率是TOP3？」

#result2 = summarise(df, mean(Proportion.of.Aged.Population))
#write.table(result2, "result2.csv")
library(knitr)
data = read.table('result2.csv')
kable(data)
Area mean.Proportion.of.Aged.Population.
Changhua County 0.1366667
Chiayi City 0.1280000
Chiayi County 0.1733333
Hsinchu City 0.1053333
Hsinchu County 0.1143333
Hualien County 0.1413333
Kaohsiung City 0.1326667
Keelung City 0.1323333
Kinmen County 0.1136667
Lienchiang County 0.0983333
Miaoli County 0.1433333
Nantou County 0.1526667
New Taipei City 0.1086667
Penghu County 0.1480000
Pingtung County 0.1456667
Taichung City 0.1126667
Tainan City 0.1293333
Taipei City 0.1483333
Taitung County 0.1446667
Taiwan 0.1256667
Taoyuan City 0.0990000
Yilan County 0.1276667
Yunlin County 0.1656667 
從以上資料可以發現：
老年人口比率最高為嘉義縣(17.33%)，其次依序為雲林縣(16.57%)、南投縣(15.27%)、臺北市 (14.83%) 和澎湖縣(14.80%)，顯示出人口老化的區域差異——農業地區老人人口比率高。

「各縣市平均失能老年人口數？」

「各縣市住宿式機構的平均床數？」

#result1 = summarise(df, mean(Disabled.Aged.Population), mean(Total.Beds))
#write.table(result1, "result1.csv")
library(knitr)
data = read.table('result1.csv')
kable(data)
Area mean.Disabled.Aged.Population. mean.Total.Beds.
Changhua County 24577.0000 7371.66667
Chiayi City 4829.0000 2685.33333
Chiayi County 12558.0000 2324.00000
Hsinchu City 6380.3333 1437.00000
Hsinchu County 8651.6667 2188.66667
Hualien County 6526.3333 2052.33333
Kaohsiung City 37659.3333 10080.66667
Keelung City 6867.3333 2428.33333
Kinmen County 2084.0000 294.00000
Lienchiang County 171.6667 40.66667
Miaoli County 11243.0000 1745.66667
Nantou County 10831.3333 2783.33333
New Taipei City 60141.3333 17917.00000
Penghu County 2108.6667 294.00000
Pingtung County 17050.3333 5449.66667
Taichung City 38278.0000 10543.00000
Tainan City 38543.6667 12070.00000
Taipei City 55674.3333 7011.00000
Taitung County 4486.3333 1510.33333
Taiwan 411035.3333 106490.33333
Taoyuan City 31697.0000 8710.00000
Yilan County 14544.3333 4413.66667
Yunlin County 16132.3333 3140.00000 
從以上資料可以發現：
失能老年人口數和床數的資源差異——相較之下，住宿式機構床數明顯不足。

篩選問題

在機構資源分布表中，我們已經能夠知道「每一萬個失能老人，有多少住宿式機構的床數」，而在此我想進一步了解「床數高於3000的是哪些縣市？」
#result3 = df %>% filter(Disabled.Aged.Beds.of.every.millon.people > 3000)
library(knitr)
data = read.table('result3.csv')
kable(data)
Area Population Aged.Population Proportion.of.Aged.Population Disabled.Aged.Population Longterm.Care.Facilities.Beds Nursing.Home.Beds Veterans.Home.Beds Total.Beds Disabled.Aged.Beds.of.every.millon.people
New Taipei City 3979208 465909 0.117 59170 11034 6231 1288 18553 3135.5
Taoyuan City 2147763 219425 0.102 27867 3704 3892 1346 8942 3208.8
Tainan City 1886033 259701 0.138 32982 5951 5381 1091 12423 3766.6
Yilan County 457538 67808 0.148 8612 2323 550 0 2873 3336.2
Changhua County 1287146 182962 0.142 23236 3431 3558 810 7799 3356.4
Pingtung County 835792 127016 0.152 16131 3376 1675 468 5519 3421.4
Taitung County 220802 33060 0.150 4199 730 377 448 1555 3703.6
Hualien County 330911 48649 0.147 6178 1183 475 480 2138 3460.4
Keelung City 372100 51949 0.140 6598 1908 571 0 2479 3757.5
Chiayi City 269874 36268 0.134 4606 1404 1321 0 2725 5916.2
Chiayi City 270366 34434 0.127 5647 1412 1262 0 2674 4735.1
New Taipei City 3966818 400545 0.101 50869 10733 5695 909 17337 3408.2
Taichung City 1884284 237732 0.126 30192 5554 4472 1059 11085 3671.5
Tainan City 2778992 332089 0.119 42175 7342 4015 1340 12697 3010.5
Kaohsiung City 458777 63438 0.138 8057 2299 510 0 2809 3486.6
Yilan County 2058328 191590 0.093 24332 3329 2635 1570 7534 3096.3
Changhua County 1291474 170602 0.132 21666 3622 2635 873 7130 3290.8
Pingtung County 847917 118340 0.140 15029 3392 1503 516 5411 3600.3
Taitung County 224470 31477 0.140 3998 728 311 448 1487 3719.8
Hualien County 333392 45216 0.136 5742 1134 318 500 1952 3399.3
Keelung City 373077 46818 0.125 5946 1892 505 0 2397 4031.4
Chiayi City 270883 33336 0.123 4234 1431 1226 0 2657 6275.9 
從以上資料可以發現：
嘉義市(6275.9)、基隆市(4031.4)、台東縣(3719.8)、屏東縣(3600.3)、花蓮縣、新北市、彰化縣、宜蘭縣、台南市(3010.5)，差異非常大，尤其以嘉義高出許多，原因可能和老年人口比率最高有關，同時和區域土地、物價、成本有關。

小結：為什麼長照議題很重要？

台灣老年人口在1993年占總人口比例超過7％，正式成為「高齡化社會」，而今年2月全台15個縣市老化指數破百達100.18，也就代表台灣6成8的縣市老人比小孩還多！國發會推估未來人口，恐怕在2026年時台灣將成為「超高齡社會」。
除了新北市、桃園市、台中市、新竹縣、嘉義市、連江縣外，台灣剩下的15個縣市的老化指數都破百，其中最老的三個縣市分別為嘉義縣、雲林縣、南投縣；最年輕的則是新竹市、桃園市、新竹縣，另外，台北市則是六都中老化指數最高的。
若台灣高齡化持續發展，青壯年人口負擔就會越來越重，未來可能要面臨青壯年勞工力不足、老人福利問題，政府財政吃緊等社會問題。而長照議題儼然已成為近年來各國關注的議題，台灣也不例外，各種照顧機構（資本）和照護人員（人力資源）的資源分配與利用關係，是我們切入分析的觀察點，而其中又以區域性差異作為最主要的分析核心。