數(shù)據(jù)新聞實戰(zhàn)：數(shù)字時代的新聞傳播新范式與新方法

第1章  數(shù)據(jù)新聞概論  001
1.1　數(shù)據(jù)新聞的概念 002
1.2　數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展歷程 004
1.3　數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展現(xiàn)狀 006
1.4　輿情分析與數(shù)據(jù)新聞 009
1.5　代表性數(shù)據(jù)新聞媒體發(fā)展現(xiàn)狀 010
1.5.1　國外代表媒體 010
1.5.2　國內代表媒體 012
第2章  數(shù)據(jù)新聞特征與功能  015
2.1　數(shù)據(jù)新聞與傳統(tǒng)新聞 016
2.2　數(shù)據(jù)新聞的特征 018
2.3　數(shù)據(jù)新聞的功能 021
第3章  數(shù)據(jù)新聞選題與策劃  023
3.1　數(shù)據(jù)新聞選題 024
3.1.1　社會熱點新聞 024
3.1.2　經(jīng)濟主題新聞 024
3.1.3　體育主題新聞 025
3.1.4　民生主題新聞 025
3.1.5　教育主題新聞 026
3.2　數(shù)據(jù)新聞策劃 026
3.2.1　基于數(shù)據(jù)的策劃 026
3.2.2　基于新聞事件的策劃 027
3.2.3　基于主題的策劃 027
第4章  數(shù)據(jù)新聞制作與傳播  029
4.1　搜集數(shù)據(jù) 030
4.2　清洗數(shù)據(jù) 031
4.3　數(shù)據(jù)可視化 031
4.4　數(shù)據(jù)新聞制作 032
4.5　數(shù)據(jù)新聞傳播 033
第5章  數(shù)據(jù)新聞中的計算機技術  035
5.1　數(shù)據(jù)采集概覽 036
5.2　數(shù)據(jù)分析與挖掘 039
5.3　數(shù)據(jù)可視化概覽 041
5.4　人工智能與大數(shù)據(jù) 042
第6章  數(shù)據(jù)采集  045
6.1　互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取與爬蟲 046
6.1.1　開源爬蟲 046
6.1.2　閉源付費爬蟲 055
6.2　搜索引擎高級語法 058
6.3　元數(shù)據(jù)搜索 064
6.4　公開數(shù)據(jù)集下載 066
6.5　數(shù)據(jù)采集法律與法規(guī) 067
第7章  數(shù)據(jù)分析  071
7.1　基于Python的數(shù)據(jù)分析 072
7.1.1　數(shù)據(jù)探索 074
7.1.2　詞云 079
7.1.3　圖數(shù)據(jù)可視化分析 083
7.2　相關性因素分析 086
7.2.1　過濾式 087
7.2.2　封裝式 089
7.2.3　嵌入式 089
第8章  數(shù)據(jù)可視化  093
8.1　基于Power BI的數(shù)據(jù)可視化 095
8.1.1　數(shù)據(jù)讀取 096
8.1.2　條形圖和柱形圖 098
8.1.3　卡片 103
8.1.4　折線圖 104
8.1.5　組合圖 105
8.1.6　環(huán)形圖與餅圖 107
8.1.7　散點圖 108
8.1.8　分區(qū)圖 109
8.1.9　漏斗圖 110
8.1.10　儀表盤 111
8.1.11　矩陣 112
8.1.12　切片器 113
8.1.13　樹狀圖 114
8.1.14　表 116
8.1.15　獨立圖像 117
8.1.16　彩色地圖 117
8.1.17　構建一個數(shù)據(jù)新聞模板 118
8.2　基于Excel的可視化 120
8.3　基于Web技術的可視化 122
8.3.1　 HTML，CSS和JavaScript 122
8.3.2　ECharts 126
第9章  人工智能與大數(shù)據(jù)  131
9.1　自然語言處理 132
9.1.1　分詞 134
9.1.2　文本向量化 136
9.1.3　文本分類與情感分析 143
9.1.4　文本聚類技術 145
9.1.5　更多樣的自然語言處理任務 148
9.2　大數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)分析工具概覽 149
9.2.1　基于PySpark的大規(guī)模文本數(shù)據(jù)分析與預處理 150
9.2.2　輿情監(jiān)測平臺簡介 153
第10章  數(shù)據(jù)新聞案例與分析  157
10.1　新華網(wǎng)：【數(shù)·百年】看高等教育從“大國”向“強國”邁進 158
10.1.1　正文視頻動態(tài)圖表展示動機和歷史 158
10.1.2　?；鶊D展示高校數(shù)量分布與層級 159
10.1.3　高校毛入學率極坐標圖（Polar Chart）展示 162
10.2　新華網(wǎng)：冬奧小課堂｜陸續(xù)發(fā)布！記住北京2022年冬奧會的這些元素 164
10.2.1　單欄圖展示 164
10.2.2　按順序展示元素 164
10.2.3　社交媒體分享 165
10.3　新華網(wǎng)：【數(shù)·百年】守護世遺瑰寶 貢獻中國力量 166
10.3.1　新聞正文概覽 166
10.3.2　分區(qū)圖呈現(xiàn)世界遺產的新增數(shù)量 168
10.3.3　徑向樹狀圖構建中國世界遺產概況 168
10.3.4　世界和中國自然遺產和雙遺產保護對比 172
10.3.5　極性圖展示全國文物機構觀眾人次 173
10.4　澎湃：數(shù)說上海公園｜公園總量5年翻了一倍 174
10.4.1　新聞正文概覽 174
10.4.2　交替使用真實視頻與動畫 175
10.4.3　旭日圖展示公園類型 176
10.4.4　公園地理位置分布 179
10.4.5　公園地理位置分布熱力圖 179
10.5　澎湃：數(shù)說冬奧｜9金創(chuàng)紀錄收官，回顧42年中國冬奧奪牌歷程 180
10.5.1　新聞正文概覽 180
10.5.2　冬奧會金牌項目分布 180
10.5.3　獲得獎牌最多的運動員/組合 183
第11章  數(shù)據(jù)新聞機構與媒體分析  185
11.1　財新網(wǎng)數(shù)字說 187
11.2　網(wǎng)易數(shù)讀 188
11.3　谷雨數(shù)據(jù) 190
11.4　新華網(wǎng)數(shù)據(jù)新聞 192
11.4.1　新華網(wǎng)數(shù)據(jù)新聞簡介 192
11.4.2　數(shù)據(jù)新聞敘事特征 194
11.5　搜狐數(shù)字之道 194
11.5.1　搜狐數(shù)字之道簡介 194
11.5.2　數(shù)據(jù)新聞編輯的崗位要求 195
11.6　澎湃美數(shù)課 196
11.7　國外數(shù)據(jù)新聞機構 201
11.7.1　英國衛(wèi)報 201
11.7.2　紐約時報 201
11.7.3　華盛頓郵報 204
11.7.4　數(shù)據(jù)新聞網(wǎng) 205
11.7.5　谷歌新聞計劃 205
參考文獻  208