數(shù)據(jù)新聞實戰(zhàn)

定　價：￥49.00

作　者：	劉英華著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：	CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書
標　簽：	計算機/網絡數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫

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ISBN：	9787121297380	出版時間：	2016-09-01	包裝：	平裝
開本：	16	頁數(shù)：	276	字數(shù)：

內容簡介

　　《數(shù)據(jù)新聞實戰(zhàn)》緊密圍繞數(shù)字媒體環(huán)境下新聞工作者在數(shù)據(jù)新聞制作中的實際需求，基于案例全面介紹了數(shù)據(jù)新聞制作的流程?！稊?shù)據(jù)新聞實戰(zhàn)》理論和實踐結合，內容包括數(shù)據(jù)新聞的概念和制作流程，公開數(shù)據(jù)的獲取、申請和搜索方法，數(shù)據(jù)轉換和存儲方法，“臟數(shù)據(jù)”的成因及其表現(xiàn)形式，常見的數(shù)據(jù)清理和分析工具，基于OpenRefine環(huán)境清理“臟數(shù)據(jù)”的過程和方法，數(shù)據(jù)清理原則，數(shù)據(jù)合理性分析，缺失數(shù)據(jù)的預測和時間序列預測等。《數(shù)據(jù)新聞實戰(zhàn)》同時闡明了數(shù)據(jù)可視化的概念，詳細介紹了Tableau制作數(shù)據(jù)新聞的方法和技巧，最后介紹了其他常用的數(shù)據(jù)新聞制作工具。《數(shù)據(jù)新聞實戰(zhàn)》通俗易懂、結構嚴謹、層次清晰、案例豐富，特別適合網絡編輯、新媒體記者、大中專院校相關專業(yè)師生閱讀，有一定工作經驗的數(shù)據(jù)新聞工作者也可以從《數(shù)據(jù)新聞實戰(zhàn)》中學習到大量高級實用的功能和技巧。

作者簡介

　　劉英華，1975年出生，女，博士，副教授。研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、隱私保護、數(shù)字媒體。已出版專著《Java2程序設計》、《數(shù)字媒體傳播實務》和《基于數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護模型研究》。先后發(fā)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(guī)模復雜結構知識庫的知識發(fā)現(xiàn)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”。

圖書目錄

第1 章數(shù)據(jù)新聞概述1
1.1 數(shù)據(jù)新聞的概念2
1.2 制作數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)新聞獎（DJA）獲獎作品12
第2 章獲取數(shù)據(jù)22
2.1 政府、國際組織與第三方機構的公開數(shù)據(jù)23
2.2 政府信息公開數(shù)據(jù)的申請26
2.3 眾包搜集數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(lián)合國數(shù)據(jù)庫44
2.6.2 獲取北京市2014 年常住人口數(shù)量46
第3 章清理和分析數(shù)據(jù)49
3.1 “臟數(shù)據(jù)”（Dirty Data）50
3.1.1 “臟數(shù)據(jù)”的成因50
3.1.2 “臟數(shù)據(jù)”的表現(xiàn)形式51
3.2 數(shù)據(jù)清理/分析工具52
3.3 清理“臟數(shù)據(jù)” 53
3.3.1 安裝OpenRefine 環(huán)境53
3.3.2 創(chuàng)建項目（導入數(shù)據(jù)）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(shù)72
3.3.13 正則表達式77
3.4 使用Excel 簡單分析數(shù)據(jù)81
3.4.1 常用函數(shù)81
3.4.2 篩選84
3.4.3 數(shù)據(jù)透視表（PivotTable）85
3.4.4 在透視表里做篩選86
3.5 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)90
第4 章數(shù)據(jù)質量分析102
4.1 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)平滑119
4.5.3 回歸122
第5 章數(shù)據(jù)分析及可視化工具應用124
5.1 數(shù)據(jù)可視化125
5.2 數(shù)據(jù)可視化工具125
5.3 Tableau 下載和安裝128
5.4 創(chuàng)建第一個可視化作品131
5.4.1 首次數(shù)據(jù)連接131
5.4.2 首次創(chuàng)建多種圖表132
5.4.3 首次創(chuàng)建儀表板135
5.4.4 首次輸出136
5.5 連接數(shù)據(jù)138
5.5.1 在圖表中查看數(shù)據(jù)138
5.5.2 簡單數(shù)據(jù)連接139
5.5.3 連接多個數(shù)據(jù)源141
5.5.4 連接一個數(shù)據(jù)源的多個表143
5.5.5 提取數(shù)據(jù)144
5.5.6 數(shù)據(jù)類型146
5.6 數(shù)據(jù)視圖146
5.6.1 工作表和工作簿147
5.6.2 數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)196
5.7.8 分層199
5.7.9 分組200
5.7.10 “頁面”功能區(qū)201
5.7.11 數(shù)據(jù)桶和直方圖203
5.7.12 背景圖像204
5.8 儀表板206
5.8.1 創(chuàng)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(fā)布221
5.10.1 工作簿和工作表221
5.10.2 發(fā)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(shù)據(jù)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