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刘英华 著

图书标签:

• 数据新闻
• 新闻传播
• 数据分析
• 可视化
• 编程
• Python
• 数据挖掘
• 媒体
• 实战
• 案例

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121297380

版次：1

商品编码：12064412

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： CDA数据分析师系列丛书

开本：16

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：276

产品特色

编辑推荐

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。

内容简介

《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

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

精彩书摘

数据新闻制作入门级工具

图片、音频和视频编辑工具。数据新闻中往往包含多媒体信息，对新闻图片处理的常用操`作包括裁剪照片；加光和减光，即将照片的局部加黑或增亮；修掉照片上由于洗印、扫描、打印而产生的污点Excel 是所有数据新闻工作者必须掌握的一个入门级数据分析工具。它用于对数据做简单的清理，如使用函数、分类汇总清理重复记录（案例参见本书3.6.1 小节“查找重复记录”），使用函数删除多余空格、转换数据类型等，使用分类汇总、排序、数据透视表等完成初步数据分析。

可视化工具Tableau。Tableau 是一个数据发现、数据分析和数据叙事的数据可视化平台，是数据新闻工作者的入门可视化工具。Tableau 将数据运算与美观的图表完美地结合在一起。它方便地实现了数据连接，无需编程就可以创建地图、条形图、散点图和其他图形，还可以制作数据地图等。

可视化工具Datawrapper。Datawrapper 是一个在线工具，它可以帮助用户创建交互式数据可视化。这是一个开源工具，能在几分钟内创建可嵌入的图标。因为它是开源的，任何人都可以贡献代码，软件会不断改进。它还包含一个非常棒的图表库，可以查看其他人使用Datawrapper 完成的作品。

2．数据新闻制作高级工具

爬虫编写工具Python。Python 是一种面向对象、语法简洁、大小写敏感的解释型计算机程序设计语言。它完全免费，简单易学。如果完成同一个任务，假设用C 语言要编写1000 行代码，用Java可能只需要编写100 行，而用Python 可能只需要编写20 行。读者可以到官方网站1下载程序并安装，有很多文档资源也可以在官方网站上找到。制作数据新闻时经常使用Python 语言编写爬虫程序，从其他网站抓取数据。对数据新闻工作者来说，学习Python 语言的难点是理解正则表达式，可以参考本书3.3.13 小节“正则表达式”。

数据分析工具SPSS。SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是世界上最早的统计分析软件之一，它是一个专业级的统计分析、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品。数据新闻制作中经常使用SPSS 实现专业级统计分析和统计图标。有时候获取的数据存在乱码，导入SPSS中再导出即可完美解决该问题。例如，本书2.5.4 小节“结构化信息表格化”中使用import.io 下载抓取CSV 的文件有乱码，就可以用上述方法解决。

数据分析工具R 语言。R 语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R 语言属于GNU 系统，是完全免费而且源代码开放的软件，数据新闻制作时经常使用R 语言进行统计计算、数据分析和统计制图。

数据可视化工具D3.js。JavaScript 是一种直译式脚本语言，而D3.js 是一个JavaScript 库，可以通过数据来操作文档。D3.js 通过使用HTML、SVG 和CSS 把数据鲜活、形象地展现出来。D3.js 严格遵循Web 标准，所以其开发的程序兼容主流浏览器。数据新闻制作时经常使用D3.js 编写代码，实现在网络上呈现数据的可视化效果，如使用D3.js 制作动态图表和漂亮的动态网页地图等。学习D3.js 对非IT 人士的确是个挑战，但ECharts2完美地解决了这个问题。ECharts 开源来自百度商业前

端数据可视化团队，基于HTML5 Canvas，是一个纯JavaScript 图表库，提供直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表。用户可以简单修改代码完成数据可视化，内容详见本书6.1 节“图表绘制工具库ECharts”。

前言/序言

写作目的

在大数据环境下，数据新闻作为一种新的报道形态受到了读者的认可和追捧。新闻工作者需要全面提升自己的专业技能，其中之一就是具备数据分析和数据呈现的能力。但无论是国内还是国外，大多数新闻工作者缺乏数据方面的知识，因为传统高校缺乏相应的课程，市场上也难以寻觅相应的图书。

现有的数据新闻方面的书籍主要研究的是数据新闻理论、点评数据新闻作品，缺少数据新闻的实战流程。本书正是为学习数据新闻制作的读者准备的，通过阅读本书可以快速获取数据、清理数据、可视化数据，独立完成数据新闻制作的全过程。

本书内容

第1 章 数据新闻概述。本章阐述数据新闻的概念、数据新闻制作人才的需求、数据新闻技术要求和制作流程，最后展示并点评了近期数据新闻奖的获奖作品。

第2 章 获取数据。本章讲解获取数据的方法和具体途径，包括政府、国际组织与第三方机构数据的获取，政府信息公开数据的申请，众包搜集数据及搜索引擎的使用，最后讲解数据的存储和综合案例。

第3 章 清理和分析数据。本章分析“脏数据”的成因及其表现形式，基于OpenRefine 环境清理“脏数据”，使用Excel 简单分析数据，阐明数据清理原则和综合案例。

第4 章 数据质量分析。本章讲解评估数据合理性的外部合理性检查和内部合理性检查，以及游程检验、抽样分析、缺失数据的预测和时间序列预测。

第5 章 数据分析及可视化工具应用。本章阐明了数据可视化的概念，介绍常见的数据可视化工具。以Tableau 为例详细讲解了数据可视化的具体方法，包括创建第一个可视化作品、连接数据、数据视图、高级分析、仪表板、故事和发布，最后分析了三个优秀的Tableau 作品。

第6 章 其他数据新闻制作工具。本章讲解其他常用的数据新闻制作工具，包括图表绘制工具库ECharts、标签云、关系图制作工具PeoplePlotr 和语义万维网服务Open Calais，最后使用 HTML5 网站制作模板将所有作品整合。

本书内容全面翔实，操作细节清楚，案例典型，方便学习，素材丰富，有利于强化读者操作能力，提高专业技能。

读前准备

·Windows 操作系统，互联网接入，IE 浏览器、Firefox 浏览器和Chrome 浏览器。

·文本编辑器，如Windows 中的记事本或者EditPlus。

·微软Office 工具包中的Excel，版本不限。

·?安装Java 环境，具体参见本书3.3.1 小节。

·如果是大中专学生，可以提前申请Tableau 免费一年使用权。

排版约定

·菜单项的名称放在【】中，如单击【分析】|【创建计算字段】选项。

·代码使用Courier New 字体并增加阴影，例如：

series: [{ //设置系列列表

name: '销量', //设置图表系列的名称

type: 'line', //设置图表类型是折线图

data: [5, 20, 36, 10, 10, 20] //设置系列数据

}]

?·使用“+”表示快捷键的组合，如按【Ctrl】+【C】快捷键。

?·没有特殊说明时，单击和双击分别表示鼠标左键单击和双击。

感谢

首先，感谢购买本书的读者。您的阅读是我写作动力的源泉。数据新闻发展较快，真心希望您在阅读本书后提出宝贵的意见，我们可以共同分析探讨问题，为后续图书的撰写提供素材和经验。

其次，感谢我的爱人和父母。在写作最困难的时候，是他们为我鼓劲加油，支持我完成书稿。父母年迈，但很开心地戴着老花镜帮我校稿。

最后，感谢电子工业出版社的张慧敏编辑、杨嘉媛编辑和戴新编辑，她们的严谨细致和辛勤努力保证了本书的顺利出版。

联系作者

如果您对本书有想法和意见，或者想与作者探讨某个问题，请发送电子邮件至yinghliu@163.com。

刘英华

2016 年8 月于北京

《像素之眼：洞察世界的新闻视角》 在这信息爆炸的时代，新闻不再仅仅是文字和图片的简单堆砌，它已然演变成一门融合了技术、分析与叙事的艺术。当海量数据成为解读社会脉络的密钥，当可视化工具成为沟通复杂真相的桥梁，我们如何才能拨开迷雾，看见隐藏在数字背后的深刻洞察？《像素之眼：洞察世界的新闻视角》正是为你量身打造的一部指南，它将带领你深入理解并实践一种全新的新闻范式——一种能够将冰冷的数据转化为鲜活故事，用精准的图表描绘出宏大图景，从而在纷繁复杂的资讯洪流中，为你提供一双洞察本质的“像素之眼”。 本书并非关于如何撰写一篇流传千古的文学巨著，也不是旨在教授你如何成为一名追踪前沿科技的工程师，更非一本探讨古典哲学思想的学术专著。相反，它聚焦于一种更为实用、更为贴近当下社会需求的新闻生产方式。你不会在这里找到关于如何运用量子纠缠进行加密通讯的教程，也不会在其中窥探到关于神秘炼金术的古老秘密。它不触及古代文明的湮灭之谜，也不深入探讨宇宙起源的形而上学辩论。本书的核心在于“新闻”与“数据”的交汇点，在于如何运用现代技术工具，以一种前所未有的精度和深度来理解和呈现我们生活的世界。 我们生活在一个被数据重塑的时代。从城市交通的拥堵模式，到全球气候变化的微妙迹象，从个体的消费习惯，到国家经济的宏观走向，数据无处不在，它们是观察和理解我们所处世界的“原子”。然而，这些原子并非总是显而易见，它们常常被埋藏在海量的信息碎片之中。传统的新闻报道方式，虽然在传递信息方面功不可没，但在面对规模庞大、结构复杂的数据集时，往往显得力不从心。如何从这些浩瀚的数据海洋中提炼出有价值的信息，如何发现那些肉眼难以察觉的趋势和模式，如何将抽象的统计数字转化为普通大众能够理解和产生共鸣的故事，这正是《像素之眼》所要解答的关键问题。 本书将带你踏上一段探索数据新闻实践的旅程。我们将从基础的“数据素养”开始，讲解如何识别、收集和清洗数据，理解数据质量的重要性，以及如何避免数据分析中的常见误区。你将学习到各种数据工具和技术的应用，这些工具并非高深莫测的科学仪器，而是你可以在日常工作中学习和掌握的实用方法。我们将介绍如何使用电子表格软件进行基本的数据整理和初步分析，了解数据库的基本概念，以及如何利用开源的编程语言（如Python或R）来进行更复杂的数据处理和统计建模。这些技术学习并非为了让你成为一名数据科学家，而是为了让你能够胜任信息时代的“数据侦探”角色，能够独立地挖掘新闻素材，并对新闻事件进行更深入、更客观的审视。 可视化是数据新闻的另一大核心要素。再精妙的数据分析，如果不能以清晰易懂的方式呈现给读者，其价值将大打折扣。《像素之眼》将深入讲解新闻可视化的原理与实践。你将学习到如何根据不同的数据类型和叙事需求，选择最合适的可视化图表，例如，如何用折线图展示趋势变化，用柱状图进行比较，用散点图揭示变量间的关系，用地图可视化地理信息，以及如何运用网络图展示复杂的关系结构。我们将探讨如何设计出既美观又准确的图表，如何通过色彩、字体、布局等元素来引导读者的注意力，并确保信息的准确传达。本书会介绍各种流行的数据可视化工具和库，例如Tableau、Power BI、以及JavaScript的可视化库如D3.js等，让你能够将分析结果转化为引人入胜的视觉叙事。你将不仅仅是数据的搬运工，更是故事的“视觉化”创作者，用图表的力量去“看见”和“说出”那些原本沉睡在数字中的真相。 更重要的是，《像素之眼》关注的是“新闻”的本质。数据和可视化只是工具，它们服务的终极目标是更好地理解社会、揭示真相、促进对话。本书将探讨如何将数据分析和可视化技术融入到新闻生产的全流程中，如何从海量信息中发现具有新闻价值的选题，如何通过数据挖掘来验证或挑战既有的观点，如何构建一个以数据为支撑的新闻叙事框架。你将学习到如何策划一篇深度调查报道，如何利用数据来追踪和分析公共政策的影响，如何揭露社会的不公现象，以及如何利用交互式数据可视化来增强读者的参与感和理解度。我们将通过一系列的案例研究，剖析那些在国内外引起广泛关注的数据新闻报道，学习它们的选题思路、数据采集方法、分析技巧以及叙事策略。这些案例将为你提供生动的实践范本，帮助你理解如何在真实的新闻场景中运用数据来驱动报道。 本书还将探讨数据新闻伦理与实践中的挑战。在数据的海洋中，我们如何保证报道的客观性和公正性？如何处理敏感数据，保护个人隐私？如何避免数据偏见导致的信息失真？这些都是数据新闻工作者必须面对的重要问题。《像素之眼》将引导你思考这些伦理困境，并提供相应的实践指导，帮助你建立起一套严谨的数据新闻工作流程，确保你的报道不仅具有信息量，更具备可靠性和社会责任感。 《像素之眼：洞察世界的新闻视角》适合所有对新闻工作充满热情，渴望掌握新技能，并希望在信息时代做出更具影响力报道的人。无论你是传统媒体的记者、编辑，还是独立的新闻研究者、学生，亦或是任何对利用数据理解世界感兴趣的个体，这本书都将为你打开一扇通往数据新闻实践的新大门。它将赋能你，让你能够超越表象，深入肌理，用“像素之眼”捕捉世界的脉搏，用精准的数据和生动的叙事，为你所关心的事情发声，为公众带来更深刻的理解和更明智的判断。这本书不是关于魔法，而是关于运用智慧和工具，去解读一个更加复杂、更加丰富多彩的世界。

评分☆☆☆☆☆

仅仅从《数据新闻实战》这个书名，我就能感受到它传递出的实用主义精神。作为一个长期关注科技发展和产业动态的爱好者，我深知数据在现代社会中的重要性，也越来越被数据驱动的分析和解读方式所吸引。我一直对那些能够用数据揭示真相、影响决策的报道感到由衷的钦佩，也渴望能够掌握类似的技能。这本书，我希望它能成为我进入数据新闻这个领域的敲门砖。我期望书中能够详细介绍数据新闻的整个流程，从前期的数据收集和筛选，到中期的数据清洗和分析，再到后期的可视化呈现和叙事构建。我希望书中能够提供一些具体的案例分析，让我看到那些优秀的数据新闻是如何一步步诞生的，从而能够从中学习到宝贵的经验和技巧。在数据采集方面，我希望能够了解一些常用的工具和技术，比如如何进行网络爬虫、如何利用API接口获取数据。在数据处理方面，我希望能够学习到如何进行数据清洗、数据转换和特征工程。在数据分析方面，我希望能够掌握一些基础的统计分析方法和数据挖掘技术。最后，在数据可视化方面，我希望能够学习到如何选择合适的图表类型，以及如何使用一些流行的可视化工具来制作引人入胜的图表。这本书，我期待它能够让我真正感受到数据新闻的魅力，并为我开启一段精彩的实践之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《数据新闻实战》让我觉得非常贴近我的职业需求。我是一名刚刚接触新闻行业不久的编辑，对于如何将枯燥的数据转化为引人入胜的新闻故事感到非常好奇，但也有些许无从下手的感觉。我听过很多关于数据新闻的讨论，也看到过一些非常优秀的数据新闻作品，但我一直不知道从何学起。我希望这本书能够提供一个系统性的学习框架，从基础的概念讲起，逐步深入到具体的技巧和方法。我尤其期待书中能够提供一些易于理解的步骤和流程，让我能够一步一步地跟着学。例如，在数据采集方面，我希望能了解一些常用的数据获取途径和工具，以及如何进行有效的网络爬虫和API调用。在数据清洗和处理方面，我希望能学习到如何处理各种格式的数据，如何识别和纠正错误，以及如何进行数据的标准化和规范化。在数据分析方面，我希望能了解一些基础的统计分析方法，以及如何利用这些方法来发现数据中的洞察。在数据可视化方面，我希望能学习如何选择合适的图表类型，如何设计清晰、美观的可视化作品，以及如何使用常用的可视化工具。总之，我希望这本书能够让我真正掌握数据新闻的“实战”技能，让我能够独立完成一篇高质量的数据新闻报道。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《数据新闻实战》这本书，我就被它沉甸甸的厚度和精美的封面所吸引。作为一名在媒体一线摸爬滚打多年的记者，我深知在当前竞争激烈的媒体环境中，掌握一门“硬核”的新技能是多么的重要。数据新闻，这个听起来既专业又充满挑战的领域，一直是我希望深入了解的方向。我一直觉得，传统新闻报道虽然有其独特的魅力，但在解释复杂社会现象和揭示深层原因方面，往往显得力不从心。而数据新闻，就像一把锋利的解剖刀，能够帮助我们更精准地剖析问题，挖掘出那些被忽略的细节。我特别期待书中能够深入讲解如何构建一个完整的数据新闻项目，从最初的数据收集和验证，到数据清洗和预处理，再到数据分析和可视化，直至最终的叙事呈现。我希望书中能够提供一些实操性的指导，比如如何识别可靠的数据源，如何处理缺失值和异常值，以及如何运用不同的统计方法来发现数据中的规律。同时，我也关注数据可视化在数据新闻中的作用。一个好的图表，往往比千言万语更能打动人心。我希望书中能提供关于图表设计原则、不同图表类型的适用场景以及如何选择最适合呈现特定数据的可视化工具的详细介绍。这本书，我希望它能为我打开一扇通往数据新闻世界的大门，让我能够在这个领域里游刃有余，创作出更具影响力和深度的报道。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很吸引人——《数据新闻实战》。作为一名对新闻行业充满好奇，又对数据分析略知一二的读者，我一直渴望找到一本既能指导我如何将数据转化为引人入胜的故事，又能教会我实际操作技巧的书籍。这本书就像一块等待被挖掘的宝藏，里面蕴藏着将冰冷数字变成鲜活新闻的魔法。想象一下，那些关于社会变迁、经济趋势、环境挑战的复杂议题，如果能用直观、有力的图表和数据来呈现，其影响力必然会大大增强。我期待书中能提供一些经典的案例分析，让我看到其他记者是如何运用数据侦探般的精神，从海量信息中抽丝剥茧，揭示出隐藏在数字背后的真相。同时，我也非常关注这本书在工具和技术上的指导。在这个信息爆炸的时代，掌握高效的数据采集、清洗、分析和可视化工具至关重要。我希望这本书能为我推荐一些实用且易于上手的工具，并附上详细的操作步骤，让我能够快速上手，将理论知识转化为实际技能。更重要的是，我希望这本书能培养我一种“用数据说话”的思维方式，让我明白，数据新闻不仅仅是技巧的堆砌，更是一种严谨、客观、追求真相的态度。能够独立完成一篇基于数据的新闻报道，是我一直以来的目标，我相信这本书能成为我实现这一目标的重要助力。

评分☆☆☆☆☆

《数据新闻实战》这个书名，让我立刻产生了一种亲切感和期待感。作为一名对社会议题充满热情的独立研究者，我常常在浩如烟海的信息中寻找能够揭示事物本质的线索，而数据，无疑是其中最可靠的依据之一。我一直认为，真正有价值的新闻，应该建立在扎实的数据分析之上，能够提供有深度的洞察，而不是流于表面的喧嚣。我希望这本书能够不仅仅是讲解数据新闻的理论，更能提供一套切实可行的操作指南。比如，在数据获取方面，我希望书中能够介绍一些高质量、可靠的数据来源，以及如何通过合法合规的途径获取数据。在数据处理方面，我希望能够学到如何有效地清洗、整理和转换不同类型的数据，以便于后续的分析。我特别关注数据分析的部分，希望能了解一些常用的统计学方法，以及如何运用它们来发现数据中的模式、趋势和异常。更重要的是，我希望书中能够提供关于数据可视化设计和应用的详细指导，让我能够将分析结果以最直观、最易于理解的方式呈现给读者。一本好的数据新闻书籍，应该能够教会读者如何“阅读”数据，如何“讲述”数据，并最终如何用数据“赋能”新闻。这本书，我满怀期待地希望它能够成为我在这条探索之路上的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

阿里巴巴官方首度公开大数据系统架构与技术细节，CSDN、ChinaUnix、ITPUB、segmentfault等多家技术社区力荐

评分☆☆☆☆☆

很实用的数，非常详细的介绍了阿里的大数据体系，看了很受启发

评分☆☆☆☆☆

部门购书，京东物流很快。因为买的很多都是技术书籍，所以折扣力度有限。

评分☆☆☆☆☆

在jd买了好多书，慢慢看，活动时候买的，划算(/≧▽≦)/~┴┴

评分☆☆☆☆☆

很好的书，活动力度大，敢紧买了。开心

评分☆☆☆☆☆

买书看看学习，努力提高知识水平，书应该是正版，好评！~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

不够基础，内容适合有一定程度的人阅读。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

单位购书，还没有看，以后慢慢品读，京东送货速度超级快，好评好评。

评分☆☆☆☆☆

东西很好，价美物廉，谢谢掌柜的！说实在，这是我购物来让我最满意的一次购物。无论是掌柜的态度还是对物品，我都非常满意的。掌柜态度很专业热情，有问必答，回复也很快，我问了不少问题，他都不觉得烦，都会认真回答我，这点我向掌柜表示由衷的敬意，这样的好掌柜可不多。下次需要的时候我还会再来的，到时候麻烦掌柜给个优惠哦！