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数据新闻实战 版权信息
- ISBN：9787121297380
- 条形码：9787121297380 ; 978-7-121-29738-0
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据新闻实战 本书特色
数据新闻作为一种新型的新闻报道形式，弥补了传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解、更具说服力的方法呈献给读者。大量的数据比采访几十个对象获取的信息更多，做出的结论更客观易懂，也更容易阐明观点。 本书介绍在大数据环境下数据新闻的制作流程。以丰富的实践案例解析数据新闻的制作理念和方法。紧密围绕新闻人在制作数据新闻中的实际需求，全面介绍了数据新闻概述，获取数据的工具和方法，使用Openrefine清理和分析数据，数据质量分析，使用Tableau实现数据分析及可视化，以及标签云、关系图制作、Echarts和HTML5等其他数据新闻制作工具。 本书理论与实践结合，偏重数据新闻的具体制作方法。不仅包含**的理论知识，而且包含具体的实践案例，多角度启发和引导读者的创新思维，增强读者对抽象数据的把握和综合分析能力，帮助读者快速掌握数据新闻的制作过程。内容通俗易懂，简明实用，包含配套的电子教学辅助资料，可免费下载。
数据新闻实战 内容简介
数据新闻只是新闻报道中的一种形式，弥补传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻 采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解和更具说服力的方法呈献给读者。数据，特别是大量的数据比采访几十个对象获取的抽样信息做出的结论更客观、更容易阐明观点。
数据新闻实战 目录
目 录
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目 录
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**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目 录
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**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信息
展开全部
数据新闻实战 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”。
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