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数据新闻与信息可视化


作者:
周葆华、徐笛、崔迪
定价:
52.00元
ISBN:
978-7-04-061011-6
版面字数:
430.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2024-01-05
读者对象:
高等教育
一级分类:
新闻传播
二级分类:
新闻传播学
三级分类:
新闻学

本书从“数据新闻与可视化”的若干重要概念和发展历史入手,归纳学界共识和业界最新实践,从中观层次分析数据来源和生成逻辑,落实到微观、实操层面的数据采集、数据清理、数据分析(统计分析和文本挖掘)、数据可视化四个重要步骤,覆盖数据新闻制作的全流程、各环节。本书不仅广泛介绍了后羿采集器、OpenRefine、Excel、Tableau等对初学者友好的界面化工具,而且详细讲解了如何使用Python和R两种编程语言进行相关操作,还以二维码的方式配有数据集、实操录屏、案例分析等数字资源,由浅入深地引导读者从依样模仿到学以致用,全方位掌握“数据新闻与信息可视化”的实际应用能力。本书关注不同水平层级学生的实际需求,实操部分的每一章内容均可独立运用于各类课业实践。

本书属于“新文科·网络与新媒体专业系列教材”,既可作为新闻学、广播电视新闻学、网络与新媒体等专业的数据新闻、数据可视化、新媒体数据分析等课程教材,也适合新闻从业人员等社会读者作为入门手册。

  • 第一章 导论
    • 第一节 数据新闻的概念与分类
      • 一、数据新闻的概念与特征
      • 二、数据新闻的分类
    • 第二节 数据新闻与可视化的发展历程
      • 一、数据新闻与可视化的早期案例
      • 二、从“精确新闻”到“数据新闻”
      • 三、在新闻业变革的框架中理解数据新闻的发展
      • 四、数据新闻与可视化的当代发展及趋势
    • 第三节 理解数据:数据的概念与分类
      • 一、数据的概念
      • 二、数据的分类
    • 第四节 数据新闻工作流程与能力要求
      • 一、数据新闻工作流程
      • 二、数据新闻工作的能力要求和团队构成
    • 思考与练习
  • 第二章 数据来源与生成逻辑
    • 第一节 数据新闻与可视化的数据来源
      • 一、获取数据的方式
      • 二、主要的数据来源
      • 三、数据来源的质量评估和伦理规范
    • 第二节 数据的生成逻辑:研究设计
      • 一、研究目的
      • 二、分析单位与层次
      • 三、时间维度
      • 四、内部与外部效度
      • 五、研究方法
      • 六、抽样
      • 七、操作化与测量
    • 第三节 数据的生成逻辑:研究方法
      • 一、主要的质化方法
      • 二、主要的量化方法
      • 三、主要的计算方法
    • 思考与练习
  • 第三章 网络数据获取
    • 第一节 认识网页结构
      • 一、调阅源代码
      • 二、探索源代码
      • 三、认识源代码
    • 第二节 网络高级搜索
      • 一、理解网址结构
      • 二、高级搜索命令
    • 第三节 使用工具软件抓取网络数据
    • 第四节 使用Python编程语言抓取网络数据
      • 一、Python语言基础简介
      • 二、使用Selenium库抓取数据
      • 三、使用Beautiful Soup库进行抓取
      • 四、向浏览器发送信息获取特定数据
    • 思考与练习
  • 第四章 数据清理
    • 第一节 数据清理的必要性与分类
      • 一、数据清理的必要性
      • 二、文件格式与数据类型
      • 三、数据清理的分类
      • 四、数据清理日志
    • 第二节 释放PDF文件中的数据
      • 一、使用OCR软件进行格式转换
      • 二、使用Tabula获取PDF文件中的表格
    • 第三节 使用Excel清理数据
      • 一、导入数据
      • 二、数据格式转换
      • 三、字符串清理
    • 第四节 使用OpenRefine清理数据
      • 一、创建新项目
      • 二、清理数据
    • 第五节 使用Python编程清理数据
      • 一、查阅数据
      • 二、处理数据缺失
      • 三、转换数据类型
      • 四、清理重复数据
      • 五、清理数据实战
    • 思考与练习
  • 第五章 数据分析:基础统计
    • 第一节 新闻中的数据应用与统计逻辑
      • 一、新闻报道为何需要数据分析
      • 二、数据分析的基本逻辑:统计推论与假设检验
      • 三、数据分析的注意事项
    • 第二节 数据分析软件的种类与设置
      • 一、主要数据分析软件
      • 二、R语言的安装与基本设置
      • 三、安装R语言功能包
    • 第三节 单变量描述
      • 一、数据描述的基本知识
      • 二、数据描述的软件操作
      • 三、通过图形描述数据
    • 第四节 多变量分析
      • 一、交叉分析与卡方检验
      • 二、均值比较:t检验和方差分析
      • 三、相关分析
      • 四、回归分析
    • 思考与练习
  • 第六章 数据分析:文本挖掘
    • 第一节 文本挖掘在数据新闻中的应用
    • 第二节 文本预处理
      • 一、原理与步骤
      • 二、中文分词
      • 三、文档—词项矩阵
    • 第三节 词频与关键词分析
      • 一、词频统计
      • 二、词频统计的可视化
    • 第四节 主题发现、情感分析与语义网络
      • 一、主题发现
      • 二、情感分析
      • 三、语义网络
    • 第五节 数据分析与数据新闻叙事
      • 一、以数据分析呈现新闻事实
      • 二、以数据分析辅助新闻分析与解释
      • 三、以数据分析驱动新闻叙事
      • 四、交代数据分析方法提高新闻的透明性
      • 五、整合应用数据分析与信息可视化
    • 思考与练习
  • 第七章 可视化的概念、原则与流程
    • 第一节 可视化的历史、概念与功能
      • 一、可视化的历史演进
      • 二、可视化的概念界定
      • 三、可视化的功能
    • 第二节 可视化的分类
      • 一、静态数据可视化
      • 二、动态数据可视化
    • 第三节 可视化的原则要求与流程
      • 一、设计原理
      • 二、数据新闻的可视化设计要求
      • 三、可视化设计的流程
    • 思考与练习
  • 第八章 可视化实战
    • 第一节 图表主要类型简介
      • 一、基础图表
      • 二、其他图表类型
    • 第二节 可视化制作工具:简介与实战
      • 一、可视化制作工具简介
      • 二、色彩提取与处理工具
      • 三、使用Flourish制作图表实战
      • 四、使用Tableau Desktop制作图表实战
      • 五、使用E-charts制作图表实战
      • 六、其他可视化工具简介
    • 第三节 可视化误区识别案例
    • 思考与练习
  • 后记

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