数据新闻实战

出版者:电子工业出版社

作者:刘英华

页数:276

出版时间:2016-12

价格:49

装帧:平装

isbn号码:9787121297380

丛书系列:CDA数据分析师系列丛书

具体描述

《数据新闻实战》紧密围绕数字媒体环境下新闻工作者在数据新闻制作中的实际需求，基于案例全面介绍了数据新闻制作的流程。《数据新闻实战》理论和实践结合，内容包括数据新闻的概念和制作流程，公开数据的获取、申请和搜索方法，数据转换和存储方法，“脏数据”的成因及其表现形式，常见的数据清理和分析工具，基于OpenRefine环境清理“脏数据”的过程和方法，数据清理原则，数据合理性分析，缺失数据的预测和时间序列预测等。《数据新闻实战》同时阐明了数据可视化的概念，详细介绍了Tableau制作数据新闻的方法和技巧，最后介绍了其他常用的数据新闻制作工具。

《数据新闻实战》通俗易懂、结构严谨、层次清晰、案例丰富，特别适合网络编辑、新媒体记者、大中专院校相关专业师生阅读，有一定工作经验的数据新闻工作者也可以从《数据新闻实战》中学习到大量高级实用的功能和技巧。

作者简介

刘英华，1975年出生，女，博士，副教授。研究方向：数据挖掘、隐私保护、数字媒体。已出版专著《Java2程序设计》、《数字媒体传播实务》和《基于数据发布的隐私保护模型研究》。

先后发表学术论文30余篇，参与国家自然科学基金面上资助项目“基于大规模复杂结构知识库的知识发现机理、模型与算法研究”和“基于多关系的模糊认知图挖掘模型、算法与评价机制研究”。

目录信息

第1 章 数据新闻概述1
1.1 数据新闻的概念2
1.2 制作数据新闻8
1.2.1 人才需求9
1.2.2 技术需要10
1.2.3 制作流程11
1.3 数据新闻奖（DJA）获奖作品12
第2 章 获取数据22
2.1 政府、国际组织与第三方机构的公开数据23
2.2 政府信息公开数据的申请26
2.3 众包搜集数据29
2.4 搜索引擎的使用30
2.4.1 搜索指令30
2.4.2 百度搜索工具33
2.4.3 百度高级搜索页面34
2.5 数据存储34
2.5.1 PDF 格式转换为Excel 格式35
2.5.2 在线转换工具Zamzar 37
2.5.3 浏览器插件38
2.5.4 结构化信息表格化40
2.5.5 批量下载文件42
2.6 综合案例44
2.6.1 使用联合国数据库44
2.6.2 获取北京市2014 年常住人口数量46
第3 章 清理和分析数据49
3.1 “脏数据”（Dirty Data）50
3.1.1 “脏数据”的成因50
3.1.2 “脏数据”的表现形式51
3.2 数据清理/分析工具52
3.3 清理“脏数据” 53
3.3.1 安装OpenRefine 环境53
3.3.2 创建项目（导入数据）55
3.3.3 主界面56
3.3.4 归类（Facet）57
3.3.5 文本过滤器（Text filter）63
3.3.6 编辑单元格（Edit cells）64
3.3.7 编辑列（Edit column）66
3.3.8 变换（Transpose）68
3.3.9 排序（Sort）70
3.3.10 视图（View）71
3.3.11 导出（Export）71
3.3.12 函数72
3.3.13 正则表达式77
3.4 使用Excel 简单分析数据81
3.4.1 常用函数81
3.4.2 筛选84
3.4.3 数据透视表（PivotTable）85
3.4.4 在透视表里做筛选86
3.5 数据清理原则87
3.6 综合案例87
3.6.1 查找重复记录87
3.6.2 使用OpenRefine 清理数据90
第4 章 数据质量分析102
4.1 数据合理性103
4.1.1 内部合理性104
4.1.2 外部合理性109
4.2 游程检验112
4.3 抽样分析113
4.4 缺失数据的预测115
4.5 时间序列预测117
4.5.1 移动平均117
4.5.2 指数平滑119
4.5.3 回归122
第5 章 数据分析及可视化工具应用124
5.1 数据可视化125
5.2 数据可视化工具125
5.3 Tableau 下载和安装128
5.4 创建第一个可视化作品131
5.4.1 首次数据连接131
5.4.2 首次创建多种图表132
5.4.3 首次创建仪表板135
5.4.4 首次输出136
5.5 连接数据138
5.5.1 在图表中查看数据138
5.5.2 简单数据连接139
5.5.3 连接多个数据源141
5.5.4 连接一个数据源的多个表143
5.5.5 提取数据144
5.5.6 数据类型146
5.6 数据视图146
5.6.1 工作表和工作簿147
5.6.2 数据视图界面148
5.6.3 文本表、压力图和突出显示表149
5.6.4 条形图150
5.6.5 线图157
5.6.6 地图163
5.6.7 饼图166
5.6.8 树地图169
5.6.9 填充气泡图170
5.6.10 甘特图171
5.6.11 散点图173
5.6.12 双组合图和面积图175
5.6.13 盒须图179
5.6.14 标靶图180
5.7 高级分析182
5.7.1 函数182
5.7.2 聚合184
5.7.3 注释184
5.7.4 计算186
5.7.5 简单预测194
5.7.6 合计194
5.7.7 参数196
5.7.8 分层199
5.7.9 分组200
5.7.10 “页面”功能区201
5.7.11 数据桶和直方图203
5.7.12 背景图像204
5.8 仪表板206
5.8.1 创建仪表板206
5.8.2 布局容器210
5.8.3 编辑仪表板211
5.8.4 仪表板和工作表212
5.8.5 操作213
5.9 故事219
5.10 作品发布221
5.10.1 工作簿和工作表221
5.10.2 发布222
5.10.3 打印223
5.11 Tableau 作品225
5.11.1 Is Your Country Good at Reducing CO2 Emissions 225
5.11.2 Cabs in NYC 227
5.11.3 Analysis of Twitter Hashtags Following the Paris Attacks 228
第6 章 其他数据新闻制作工具231
6.1 图表绘制工具库ECharts 232
6.1.1 获取ECharts 232
6.1.2 绘制一个简单的图表232
6.1.3 编辑图表234
6.1.4 图表中的地图237
6.2 标签云241
6.2.1 标签云制作工具Tagul 242
6.2.2 标签云制作工具Tagxedo 245
6.3 关系图制作工具PeoplePlotr 249
6.4 语义万维网服务Open Calais 257
6.5 HTML5 网站制作模板261
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用户评价

这本书的出现，让我对“数据”这一概念有了全新的认识。我之前一直认为数据是冰冷的、枯燥的，但读完这本书，我才发现数据中蕴含着无限的生命力和故事。作者以一种非常富有洞察力的方式，展示了如何从看似杂乱无章的数据中挖掘出有价值的信息，如何通过数据的关联和分析，揭示出隐藏在现象背后的规律和真相。我尤其喜欢书中关于“异常值分析”的章节。作者用生动的案例，说明了异常值往往是发现重大新闻的切入点。它鼓励读者保持好奇心，敢于质疑，敢于探索那些与整体不符的数据点。这种“反常识”的思考方式，让我受益匪浅。此外，书中关于“数据驱动决策”的讨论，也让我看到了数据新闻在各行各业的应用潜力。它不仅仅是新闻行业的一种工具，更是一种解决问题的思维方式。无论是商业、科学还是社会治理，数据都能够提供宝贵的洞察。这本书为我打开了一扇通往数据世界的大门，让我看到了数据背后隐藏的无穷可能。

我对这本书的喜爱，很大程度上源于它在“数据伦理”和“媒介素养”方面所做的深入探讨。在数字时代，数据的获取和传播变得前所未有的容易，但随之而来的也是各种伦理困境和挑战。作者在这方面提供了非常宝贵的指导，提醒我们在追求数据新闻的深度和广度的同时，也要时刻保持对信息的责任感和对受众的尊重。书中关于“隐私保护”和“算法偏见”的讨论，让我对数据的使用有了更深刻的警惕。它让我明白，每一次数据的使用，都可能对个人和社会产生影响，我们需要谨慎行事，避免不必要的伤害。同时，这本书也强调了媒介素养的重要性，它鼓励读者不仅要会生产数据新闻，更要学会如何去辨别和解读数据新闻。作者通过分析一些失败的数据新闻案例，指出了其中的不足之处，并提供了改进的建议。这对于提升公众的媒介素养，防止信息茧房的形成，具有非常重要的意义。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本关于如何在数字时代负责任地传播和接受信息的“行动指南”。

这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于它能够激发读者的创造力和批判性思维。作者在书中反复强调，数据新闻的核心在于“提问”，在于如何通过数据发现问题、分析问题并解决问题。它鼓励读者不拘泥于现有的数据和方法，而是要敢于挑战权威，敢于质疑固有观念。我印象最深刻的是，书中关于如何从看似无关的数据中发现新闻价值的讨论。作者以一个看似普通的社会现象为例，展示了如何通过跨领域的数据整合和关联分析，揭示出隐藏在表象之下的深刻问题。这个过程充满了智慧和乐趣，让我仿佛置身于一场数据寻宝之旅。书中还非常注重培养读者的“故事感”。它强调，即使是最复杂的数据分析，最终也需要转化为一个能够打动人心的故事。如何将抽象的数据转化为具体的场景、人物和情感，是数据新闻成功的关键。作者通过分享自己成功和失败的案例，以及对经典数据新闻作品的深度解读，为读者提供了宝贵的经验和启示。这本书让我明白，数据新闻不仅仅是技术的堆砌，更是人文关怀与理性分析的完美结合。

这本书简直是一场思想的盛宴！我一直对数据新闻这个领域充满好奇，但又觉得它过于抽象，难以入手。直到我翻开这本书，仿佛打开了一扇通往新世界的大门。作者以一种极其生动有趣的方式，将复杂的数据分析过程分解成了一系列易于理解的步骤。从数据采集的技巧，到清洗和整理的艺术，再到可视化呈现的魅力，书中几乎涵盖了数据新闻实践的每一个环节。我尤其欣赏书中对案例的深入剖析，作者并没有简单地罗列事实，而是深入挖掘了每一个案例背后的思考逻辑和方法论。这让我不仅了解了“是什么”，更重要的是理解了“为什么”和“怎么做”。例如，书中关于如何构建数据库来支持深度调查性报道的章节，对我启发很大。它详细阐述了在有限资源下，如何有效地收集、存储和检索海量信息，以及如何从中发现被隐藏的关联和故事线。作者强调的“批判性思维”在数据新闻中至关重要，书中也反复提及，提醒我们不要被表面的数字所迷惑，而是要深入探究数据的来源、偏差以及潜在的误导性。阅读过程中，我时常会停下来，思考书中的内容是否能应用到我目前正在进行的或者未来可能遇到的项目中。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，它让我看到了数据新闻的无限可能，也激发了我投身于这个领域的决心。它就像一位经验丰富的导师，循循善诱地指引着我前进的方向。

这本书为我提供了全新的视角来审视信息。在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的信息所包围，但很多信息都是零散的、未经证实的，甚至是有误导性的。这本书教会我如何从数据中辨别真相，如何用数据说话，如何让事实更有说服力。我尤其欣赏书中关于“数据溯源”的讲解。作者强调了核查数据来源的重要性，以及如何通过多方比对来验证数据的真实性和可靠性。这让我意识到，数据的背后往往隐藏着作者的意图和立场，我们需要保持审慎的态度，不被表面的数字所迷惑。书中也探讨了数据在不同领域的应用，比如政治、经济、社会、体育等等，让我看到了数据新闻的广泛性和多功能性。它不仅是新闻报道的工具，更是一种分析和理解世界的方式。作者以生动的案例，展示了数据新闻如何揭露不公、推动改革、影响决策。这本书让我对数据新闻这个领域有了更全面、更深刻的认识，也让我看到了它在促进社会进步方面的巨大潜力。它是我学习数据新闻的理想读物，为我未来的职业发展打下了坚实的基础。

这本书让我感受最深的是，它真正地将“用户体验”放在了首位。作者在书中不仅仅关注了数据的准确性和深度，更重要的是如何将复杂的数据以一种易于理解、引人入胜的方式呈现给用户。我之前一直觉得数据新闻的呈现方式应该以“专业”为主，但这本书让我看到了“用户友好”的重要性。从色彩搭配、字体选择，到信息层级的设计、交互功能的设置，作者在每一个细节上都倾注了心血。书中提供的许多可视化设计模板和案例，都非常有启发性。它们不仅美观，而且能够有效地引导用户的注意力，帮助用户快速地获取信息。我尤其欣赏书中关于“故事线”设计的讨论，它强调了如何通过视觉化的手段，将数据中的故事线索清晰地呈现出来，让用户在浏览的过程中，能够自然地跟随故事的发展。这本书让我明白，优秀的数据新闻，不仅要有扎实的数据基础和严谨的分析逻辑，更要有出色的叙事能力和用户体验设计。它为我提供了一个非常全面的学习框架，让我能够从多个维度去理解和实践数据新闻。

这本书给我的最大感受是，它真的非常“实战”。作者并没有停留在理论层面，而是将大量的篇幅都用在了具体的案例分析和操作指导上。从如何申请API接口，到如何使用Python进行数据爬取，再到如何用Excel或Tableau进行数据分析和可视化，书中几乎涵盖了数据新闻生产过程中的每一个技术环节。我之前尝试过一些数据分析工具，但总是感觉不得要领，而这本书的出现，就像为我量身定制的指导手册。它提供的详细步骤和代码示例，让我能够一步一步地模仿和实践，很快就掌握了许多核心技能。我尤其喜欢书中关于“数据清洗”的章节，这部分常常被认为是数据分析中最枯燥但又最关键的一步。作者通过生动的例子，展示了如何处理缺失值、异常值、重复值等常见的数据问题，并提供了多种行之有效的解决方案。这让我明白了，即使是最精密的算法，也需要干净、高质量的数据作为基础。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这样做”，让我对数据处理的每一个环节都有了更深刻的理解。它是我进行数据新闻实践的得力助手，让我能够更自信地应对各种技术挑战。

我对这本书的期待值本来就很高，但读完之后，它依然超出了我的想象。作者在数据可视化的部分做得尤为出色，不仅仅是罗列了各种图表类型，更是深入讲解了不同可视化方式的适用场景、优缺点，以及如何根据内容和受众来选择最恰当的表达方式。我一直觉得制作出美观且有信息量的图表是一门艺术，而这本书则为我提供了学习这门艺术的绝佳机会。书中提到的“少即是多”的原则，在可视化设计中尤为重要，如何用最简洁的线条和颜色传达最丰富的信息，需要反复推敲和打磨。作者通过大量精美的图表示例，直观地展示了这一理念。我尤其欣赏书中关于交互式可视化的部分，它让数据不再是静态的呈现，而是可以与读者进行互动，让读者能够主动探索和发现信息。这种沉浸式的体验，能够极大地提升信息的传播效果和读者的参与度。此外，书中关于“数据侦探”的描述也让我非常着迷。它将数据新闻从业者比作侦探，需要具备敏锐的观察力、严谨的逻辑思维和不懈的探索精神，去从海量数据中挖掘真相。这个比喻非常贴切，也让我对这份职业有了更深层次的理解。总而言之，这本书为我打开了数据新闻领域的一扇窗，让我看到了它蕴含的巨大潜力和魅力。

这本书的写作风格非常独特，不是那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是充满了作者个人的思考和实践经验。每一章节都像是在进行一次深入的访谈，让我感受到作者在数据新闻领域摸爬滚打多年的智慧和洞察。我特别喜欢其中关于“讲好故事”的部分。数据本身是冰冷的，但如何将这些冷冰冰的数字转化为引人入胜的故事，则是数据新闻的核心竞争力。书中提供的各种叙事技巧，比如如何运用人物、情节和情感来包装数据，如何设计悬念来吸引读者，都让我茅塞顿开。我之前一直觉得数据新闻只是堆砌图表和数字，但这本书彻底颠覆了我的认知。它让我明白，数据新闻的最终目的是为了服务于“人”，是为了让信息更透明、更准确、更易于理解。作者在书中分享了许多自己从业过程中遇到的挑战和解决方案，这些真实的案例比任何理论都更具说服力。例如，在处理不完整数据时，作者是如何通过交叉验证和逻辑推理来填补信息空白的，这个过程的严谨性和创造性都令我印象深刻。书中对于数据伦理的讨论也相当及时和深刻，在信息爆炸的时代，如何负责任地使用和呈现数据，是每个数据新闻从业者都必须面对的问题。这本书无疑为我提供了一个坚实的理论和实践基础，让我能够更有信心地踏上数据新闻之路。

这本书的作者是一位真正热爱数据新闻的实践者。从书中字里行间流露出的热情和专业，我能够感受到作者在数据新闻领域多年的积累和思考。它不是那种泛泛而谈的理论书籍，而是充满了作者个人的经验、感悟和独到见解。我尤其欣赏书中关于“新闻选题”的讨论。作者强调了如何从日常生活中发现数据新闻的灵感，如何将社会热点与数据分析相结合，创造出具有深度和影响力的报道。它鼓励读者将数据新闻视为一种“社会责任”，用数据去揭示真相，去推动改变。书中还分享了许多关于“团队协作”的经验，强调了在数据新闻生产过程中，不同角色之间的沟通和配合的重要性。这让我明白，优秀的数据新闻作品，往往是团队智慧的结晶。这本书不仅为我提供了扎实的专业知识，更重要的是，它点燃了我对数据新闻的热情，让我看到了这份职业的价值和意义。它是我进行数据新闻学习和实践的“启蒙之书”，为我指明了方向。

国内比较不错的数据新闻书籍，其中对于数据处理，用的是Excel，以及开源的Refine等工具，数据可视化使用的是Tableau，等对数据新闻的要求。是一本很好的入门书籍。

国内比较不错的数据新闻书籍，其中对于数据处理，用的是Excel，以及开源的Refine等工具，数据可视化使用的是Tableau，等对数据新闻的要求。是一本很好的入门书籍。

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国内比较不错的数据新闻书籍，其中对于数据处理，用的是Excel，以及开源的Refine等工具，数据可视化使用的是Tableau，等对数据新闻的要求。是一本很好的入门书籍。

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