数据新闻实战（第2版）

图书标准信息

• 作者 刘英华
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2022-01
• 版次 1
• ISBN 9787121427015
• 定价 59.90元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 322页
• 字数 530.000千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 新时代新文科新工科数字经济高质量人才培养系列

【内容简介】

本书紧密围绕数字媒体环境下新闻人在数据新闻制作中的实际需求，基于案例全面介绍数据新闻制作的流程。本书理论与实践结合，主要内容包括：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，数据清理原则和数据分析，数据可视化的概念，Tableau制作数据图表的方法和技巧，以及其他常用的数据可视化制作工具。
    本书通俗易懂，结构严谨，层次清晰，案例丰富，特别适合高等院校相关专业学生和网络编辑、新媒体记者阅读，有一定工作经验的数据新闻制作者也可以从本书学习到大量高级实用的功能和技巧。

【作者简介】

刘英华，女，1975年出生，吉林辽源人，博士，中国青年政治学院教师。研究方向：数据挖掘、隐私保护、数字媒体。已出版《Java2程序设计》（机械工业出版社，2010年6月版）。
    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”（项目编号：60875029）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”（项目编号：61175048）。

【目录】

第1章  数据新闻概述
  1.1  数据新闻的概念
  1.2  制作数据新闻
    1.2.1  人才需求
    1.2.2  技术需要
    1.2.3  制作流程
  1.3  数据新闻获奖作品赏析
    1.3.1  全球数据新闻奖获奖作品
    1.3.2  世界新闻视觉设计大赛SND获奖作品
    1.3.3  凯度信息之美获奖作品
    1.3.4  全球西格马奖获奖作品
  小结
  习题1
第2章  获取数据
  2.1  政府、国际组织与第三方机构的公开数据
  2.2  政府信息公开申请数据
  2.3  众包搜集数据
  2.4  搜索引擎的使用
    2.4.1  搜索指令
    2.4.2  百度搜索工具
    2.4.3  百度高级搜索页面
  2.5  数据转换和存储
    2.5.1  PDF格式转换为Excel格式
    2.5.2  在线转换工具Zamzar
    2.5.3  浏览器插件
    2.5.4  结构化信息表格化
    2.5.5  批量下载文件
  2.6  综合案例
    2.6.1  使用联合国数据库
    2.6.2  获取北京市历年常住人口数量
    2.6.3  获取“新冠肺炎”疫情数据
  小结
  习题2
第3章  数据清理
  3.1  “脏数据”（Dirty Data）
    3.1.1  “脏数据”的成因
    3.1.2  “脏数据”的表现形式
  3.2  数据清理/分析工具
  3.3  清理“脏数据”
    3.3.1  安装OpenRefine环境
    3.3.2  创建项目（导入数据）
    3.3.3  主界面
    3.3.4  归类（Facet）
    3.3.5  文本过滤器（Text filter）
    3.3.6  编辑单元格（Edit cells）
    3.3.7  编辑列（Edit column）
    3.3.8  变换（Transpose）
    3.3.9  排序（Sort）
    3.3.10  视图（View）
    3.3.11  导出（Export）
    3.3.12  函数
    3.3.13  正则表达式
  3.4  数据清理的原则
  3.5  数据清理综合案例
    3.5.1  使用Excel查找重复记录
    3.5.2  使用OpenRefine清理UniversityData数据
    3.5.3  使用OpenRefine获取和解析HTML数据
    3.5.4  OpenRefine清理hospitals数据
  小结
  习题3
第4章  数据分析
  4.1  数据合理性分析
    4.1.1  内部合理性
    4.1.2  外部合理性
  4.2  使用Excel简单分析数据
    4.2.1  Excel常用函数
    4.2.2  筛选
    4.2.3  数据透视表
    4.2.4  在透视表里做筛选
  4.3  使用pandas库分析数据
    4.3.1  读取和查看数据
    4.3.2  其他常见的pandas函数
  4.4  综合案例
    4.4.1  使用Excel分析招聘数据
    4.4.2  使用pandas分析泰坦尼克号数据
  小结
  习题4
第5章  数据分析和可视化工具Tableau
  5.1  数据可视化
  5.2  数据可视化工具
  5.3  Tableau的下载和安装
  5.4  创建第一个可视化作品
    5.4.1  首次数据连接
    5.4.2  首次创建多种图表
    5.4.3  首次创建仪表板
    5.4.4  首次输出
  5.5  连接数据
    5.5.1  在图表中查看数据
    5.5.2  简单数据连接
    5.5.3  使用多个数据源
    5.5.4  合并数据
    5.5.5  提取数据
    5.5.6  数据类型
  5.6  数据视图
    5.6.1  工作表和工作簿
    5.6.2  数据视图界面
    5.6.3  制作文本表、突出显示表和热图
    5.6.4  制作条形图
    5.6.5  制作线图
    5.6.6  制作地图
    5.6.7  制作饼图
    5.6.8  制作树状图
    5.6.9  制作填充气泡图
    5.6.10  制作甘特图
    5.6.11  制作散点图
    5.6.12  制作双组合图和面积图
    5.6.13  制作盒须图
    5.6.14  制作靶心图
    5.6.15  制作特殊图形
  5.7  高级分析功能
    5.7.1  Tableau常用函数
    5.7.2  数据聚合
    5.7.3  注释
    5.7.4  计算
    5.7.5  简单预测
    5.7.6  合计
    5.7.7  参数
    5.7.8  分层
    5.7.9  分组
    5.7.10  “页面”功能区
    5.7.11  制作直方图
    5.7.12  背景图像
    5.7.13  集
    5.7.14  空间文件
  5.8  仪表板
    5.8.1  创建仪表板
    5.8.2  布局容器
    5.8.3  编辑仪表板
    5.8.4  仪表板和工作表
    5.8.5  操作
  5.9  故事
  5.10  作品发布
    5.10.1  文件类型
    5.10.2  发布
    5.10.3  打印
  5.11  作品赏析
    5.11.1  Is Your Country Good at Reducing CO2 Emissions?
    5.11.2  Cabs in NYC
    5.11.3  Measuring the Penguinsat Palmer Station
  5.12  综合案例：动态热带气旋图
  小结
  习题5
第6章  其他数据新闻制作工具
  6.1  图表绘制工具库ECharts
    6.1.1  获取ECharts
    6.1.2  绘制一个简单的图表
    6.1.3  编辑图表
  6.2  标签云
  6.3  可视化工具kepler
  6.4  可视化工具flourish
  6.5  可视化工具hanabi
  小结
  习题6
参考文献