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數據新聞實戰 版權信息
- ISBN：9787121297380
- 條形碼：9787121297380 ; 978-7-121-29738-0
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據新聞實戰 本書特色
數據新聞作為一種新型的新聞報道形式，彌補了傳統新聞或敘事性新聞無法呈現的效果。數據新聞采用可視化的方法將單調的數據用一種直觀、便于理解、更具說服力的方法呈獻給讀者。大量的數據比采訪幾十個對象獲取的信息更多，做出的結論更客觀易懂，也更容易闡明觀點。 本書介紹在大數據環境下數據新聞的制作流程。以豐富的實踐案例解析數據新聞的制作理念和方法。緊密圍繞新聞人在制作數據新聞中的實際需求，全面介紹了數據新聞概述，獲取數據的工具和方法，使用Openrefine清理和分析數據，數據質量分析，使用Tableau實現數據分析及可視化，以及標簽云、關系圖制作、Echarts和HTML5等其他數據新聞制作工具。 本書理論與實踐結合，偏重數據新聞的具體制作方法。不僅包含**的理論知識，而且包含具體的實踐案例，多角度啟發和引導讀者的創新思維，增強讀者對抽象數據的把握和綜合分析能力，幫助讀者快速掌握數據新聞的制作過程。內容通俗易懂，簡明實用，包含配套的電子教學輔助資料，可免費下載。
數據新聞實戰 內容簡介
數據新聞只是新聞報道中的一種形式，彌補傳統新聞或敘事性新聞無法呈現的效果。數據新聞 采用可視化的方法將單調的數據用一種直觀、便于理解和更具說服力的方法呈獻給讀者。數據，特別是大量的數據比采訪幾十個對象獲取的抽樣信息做出的結論更客觀、更容易闡明觀點。
數據新聞實戰 目錄
目 錄
第1 章 數據新聞概述 1
1.1 數據新聞的概念 . 2
1.2 制作數據新聞 . 8
1.2.1 人才需求 9
1.2.2 技術需要 10
1.2.3 制作流程 11
1.3 數據新聞獎（DJA）獲獎作品 12
第2 章 獲取數據 22
2.1 政府、國際組織與第三方機構的公開數據 . 23
2.2 政府信息公開數據的申請 . 26
2.3 眾包搜集數據 . 29
2.4 搜索引擎的使用 . 30目 錄
第1 章 數據新聞概述 1
1.1 數據新聞的概念 . 2
1.2 制作數據新聞 . 8
1.2.1 人才需求 9
1.2.2 技術需要 10
1.2.3 制作流程 11
1.3 數據新聞獎（DJA）獲獎作品 12
第2 章 獲取數據 22
2.1 政府、國際組織與第三方機構的公開數據 . 23
2.2 政府信息公開數據的申請 . 26
2.3 眾包搜集數據 . 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 百度高級搜索頁面 34
2.5 數據存儲 . 34
2.5.1 PDF 格式轉換為Excel 格式 . 35
2.5.2 在線轉換工具Zamzar . 37
2.5.3 瀏覽器插件 38
2.5.4 結構化信息表格化 40
2.5.5 批量下載文件 42
2.6 綜合案例 . 44
2.6.1 使用聯合國數據庫 44
2.6.2 獲取北京市2014 年常住人口數量 . 46
第3 章 清理和分析數據 49
3.1 “臟數據”（Dirty Data） 50
3.1.1 “臟數據”的成因 50
3.1.2 “臟數據”的表現形式 . 51
3.2 數據清理/分析工具 52
3.3 清理“臟數據” . 53
3.3.1 安裝OpenRefine 環境 . 53
3.3.2 創建項目（導入數據） . 55
3.3.3 主界面 . 56
3.3.4 歸類（Facet） 57
3.3.5 文本過濾器（Text filter） . 63
3.3.6 編輯單元格（Edit cells） 64
3.3.7 編輯列（Edit column） . 66
3.3.8 變換（Transpose） 68
3.3.9 排序（Sort） 70
3.3.10 視圖（View） 71
3.3.11 導出（Export） 71
3.3.12 函數 . 72
3.3.13 正則表達式 77
3.4 使用Excel 簡單分析數據 81
3.4.1 常用函數 81
3.4.2 篩選 . 84
3.4.3 數據透視表（PivotTable） . 85
3.4.4 在透視表里做篩選 86
3.5 數據清理原則 . 87
3.6 綜合案例 . 87
3.6.1 查找重復記錄 87
3.6.2 使用OpenRefine 清理數據 . 90
第4 章 數據質量分析 102
4.1 數據合理性 . 103
4.1.1 內部合理性 104
4.1.2 外部合理性 109
4.2 游程檢驗 112
4.3 抽樣分析 113
4.4 缺失數據的預測 115
4.5 時間序列預測 117
4.5.1 移動平均 117
4.5.2 指數平滑 119
4.5.3 回歸 . 122
第5 章 數據分析及可視化工具應用 124
5.1 數據可視化 . 125
5.2 數據可視化工具 . 125
5.3 Tableau 下載和安裝 . 128
5.4 創建**個可視化作品 . 131
5.4.1 首次數據連接 131
5.4.2 首次創建多種圖表 132
5.4.3 首次創建儀表板 135
5.4.4 首次輸出 136
5.5 連接數據 . 138
5.5.1 在圖表中查看數據 138
5.5.2 簡單數據連接 139
5.5.3 連接多個數據源 141
5.5.4 連接一個數據源的多個表 . 143
5.5.5 提取數據 144
5.5.6 數據類型 146
5.6 數據視圖 . 146
5.6.1 工作表和工作簿 147
5.6.2 數據視圖界面 148
5.6.3 文本表、壓力圖和突出顯示表 . 149
5.6.4 條形圖 150
5.6.5 線圖 . 157
5.6.6 地圖 . 163
5.6.7 餅圖 . 166
5.6.8 樹地圖 169
5.6.9 填充氣泡圖 170
5.6.10 甘特圖 171
5.6.11 散點圖 173
5.6.12 雙組合圖和面積圖 175
5.6.13 盒須圖 179
5.6.14 標靶圖 180
5.7 高級分析 . 182
5.7.1 函數 . 182
5.7.2 聚合 . 184
5.7.3 注釋 . 184
5.7.4 計算 . 186
5.7.5 簡單預測 194
5.7.6 合計 . 194
5.7.7 參數 . 196
5.7.8 分層 . 199
5.7.9 分組 . 200
5.7.10 “頁面”功能區 201
5.7.11 數據桶和直方圖 . 203
5.7.12 背景圖像 204
5.8 儀表板 . 206
5.8.1 創建儀表板 206
5.8.2 布局容器 210
5.8.3 編輯儀表板 211
5.8.4 儀表板和工作表 212
5.8.5 操作 . 213
5.9 故事 . 219
5.10 作品發布 . 221
5.10.1 工作簿和工作表 221
5.10.2 發布 . 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 其他數據新聞制作工具 231
6.1 圖表繪制工具庫ECharts . 232
6.1.1 獲取ECharts 232
6.1.2 繪制一個簡單的圖表. 232
6.1.3 編輯圖表 234
6.1.4 圖表中的地圖 237
6.2 標簽云 . 241
6.2.1 標簽云制作工具Tagul 242
6.2.2 標簽云制作工具Tagxedo 245
6.3 關系圖制作工具PeoplePlotr . 249
6.4 語義萬維網服務Open Calais 257
6.5 HTML5 網站制作模板 . 261信息
第1 章 數據新聞概述 1
1.1 數據新聞的概念 . 2
1.2 制作數據新聞 . 8
1.2.1 人才需求 9
1.2.2 技術需要 10
1.2.3 制作流程 11
1.3 數據新聞獎（DJA）獲獎作品 12
第2 章 獲取數據 22
2.1 政府、國際組織與第三方機構的公開數據 . 23
2.2 政府信息公開數據的申請 . 26
2.3 眾包搜集數據 . 29
2.4 搜索引擎的使用 . 30目 錄
第1 章 數據新聞概述 1
1.1 數據新聞的概念 . 2
1.2 制作數據新聞 . 8
1.2.1 人才需求 9
1.2.2 技術需要 10
1.2.3 制作流程 11
1.3 數據新聞獎（DJA）獲獎作品 12
第2 章 獲取數據 22
2.1 政府、國際組織與第三方機構的公開數據 . 23
2.2 政府信息公開數據的申請 . 26
2.3 眾包搜集數據 . 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 百度高級搜索頁面 34
2.5 數據存儲 . 34
2.5.1 PDF 格式轉換為Excel 格式 . 35
2.5.2 在線轉換工具Zamzar . 37
2.5.3 瀏覽器插件 38
2.5.4 結構化信息表格化 40
2.5.5 批量下載文件 42
2.6 綜合案例 . 44
2.6.1 使用聯合國數據庫 44
2.6.2 獲取北京市2014 年常住人口數量 . 46
第3 章 清理和分析數據 49
3.1 “臟數據”（Dirty Data） 50
3.1.1 “臟數據”的成因 50
3.1.2 “臟數據”的表現形式 . 51
3.2 數據清理/分析工具 52
3.3 清理“臟數據” . 53
3.3.1 安裝OpenRefine 環境 . 53
3.3.2 創建項目（導入數據） . 55
3.3.3 主界面 . 56
3.3.4 歸類（Facet） 57
3.3.5 文本過濾器（Text filter） . 63
3.3.6 編輯單元格（Edit cells） 64
3.3.7 編輯列（Edit column） . 66
3.3.8 變換（Transpose） 68
3.3.9 排序（Sort） 70
3.3.10 視圖（View） 71
3.3.11 導出（Export） 71
3.3.12 函數 . 72
3.3.13 正則表達式 77
3.4 使用Excel 簡單分析數據 81
3.4.1 常用函數 81
3.4.2 篩選 . 84
3.4.3 數據透視表（PivotTable） . 85
3.4.4 在透視表里做篩選 86
3.5 數據清理原則 . 87
3.6 綜合案例 . 87
3.6.1 查找重復記錄 87
3.6.2 使用OpenRefine 清理數據 . 90
第4 章 數據質量分析 102
4.1 數據合理性 . 103
4.1.1 內部合理性 104
4.1.2 外部合理性 109
4.2 游程檢驗 112
4.3 抽樣分析 113
4.4 缺失數據的預測 115
4.5 時間序列預測 117
4.5.1 移動平均 117
4.5.2 指數平滑 119
4.5.3 回歸 . 122
第5 章 數據分析及可視化工具應用 124
5.1 數據可視化 . 125
5.2 數據可視化工具 . 125
5.3 Tableau 下載和安裝 . 128
5.4 創建**個可視化作品 . 131
5.4.1 首次數據連接 131
5.4.2 首次創建多種圖表 132
5.4.3 首次創建儀表板 135
5.4.4 首次輸出 136
5.5 連接數據 . 138
5.5.1 在圖表中查看數據 138
5.5.2 簡單數據連接 139
5.5.3 連接多個數據源 141
5.5.4 連接一個數據源的多個表 . 143
5.5.5 提取數據 144
5.5.6 數據類型 146
5.6 數據視圖 . 146
5.6.1 工作表和工作簿 147
5.6.2 數據視圖界面 148
5.6.3 文本表、壓力圖和突出顯示表 . 149
5.6.4 條形圖 150
5.6.5 線圖 . 157
5.6.6 地圖 . 163
5.6.7 餅圖 . 166
5.6.8 樹地圖 169
5.6.9 填充氣泡圖 170
5.6.10 甘特圖 171
5.6.11 散點圖 173
5.6.12 雙組合圖和面積圖 175
5.6.13 盒須圖 179
5.6.14 標靶圖 180
5.7 高級分析 . 182
5.7.1 函數 . 182
5.7.2 聚合 . 184
5.7.3 注釋 . 184
5.7.4 計算 . 186
5.7.5 簡單預測 194
5.7.6 合計 . 194
5.7.7 參數 . 196
5.7.8 分層 . 199
5.7.9 分組 . 200
5.7.10 “頁面”功能區 201
5.7.11 數據桶和直方圖 . 203
5.7.12 背景圖像 204
5.8 儀表板 . 206
5.8.1 創建儀表板 206
5.8.2 布局容器 210
5.8.3 編輯儀表板 211
5.8.4 儀表板和工作表 212
5.8.5 操作 . 213
5.9 故事 . 219
5.10 作品發布 . 221
5.10.1 工作簿和工作表 221
5.10.2 發布 . 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 其他數據新聞制作工具 231
6.1 圖表繪制工具庫ECharts . 232
6.1.1 獲取ECharts 232
6.1.2 繪制一個簡單的圖表. 232
6.1.3 編輯圖表 234
6.1.4 圖表中的地圖 237
6.2 標簽云 . 241
6.2.1 標簽云制作工具Tagul 242
6.2.2 標簽云制作工具Tagxedo 245
6.3 關系圖制作工具PeoplePlotr . 249
6.4 語義萬維網服務Open Calais 257
6.5 HTML5 網站制作模板 . 261信息
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數據新聞實戰 作者簡介
劉英華，1975年出生，女，博士，副教授。研究方向：數據挖掘、隱私保護、數字媒體。已出版專著《Java2程序設計》、《數字媒體傳播實務》和《基于數據發布的隱私保護模型研究》。
先后發表學術論文30余篇，參與國家自然科學基金面上資助項目“基于大規模復雜結構知識庫的知識發現機理、模型與算法研究”和“基于多關系的模糊認知圖挖掘模型、算法與評價機制研究”。
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