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| 編輯推薦： |
1. 理论完备，突出实践，理论与实践相结合。本书既有数据新闻的理论介绍，又包含完整的数据新闻制作流程和可视化技巧。
2. 内容兼具基础性与前沿性。全书分为入门、基础实践、进阶三部分，在涵盖基础理论知识的同时，增加大规模社交媒体的网络分析、人工智能技术的应用等前沿内容，并给出具体的环境配置步骤和可运行代码。
3. 作者经验丰富。本书主编吴小坤为华南理工大学新闻与传播学院教授、中国新闻史学会传媒经济与管理研究委员会副秘书长，拥有丰富的数据新闻理论研究和教学成果。
4. 配有微课，教学资源丰富。全书配有微课视频，并提供教学大纲、案例库、实训库、源代码、习题及参考答案等教学资源。
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| 內容簡介： |
本书将理论贯穿于实践之中，由三部分构成，主要内容层层递进：数据新闻入门、数据新闻基础实践和数据新闻进阶。
部分是根据作者在数据新闻领域的科研和教学实践，总结出的数据新闻的基础概念、市场情况、制作工具等入门知识。第二部分主要针对新的需求，在兼顾数据新闻基本规则和原理的基础上，对数据新闻选题与数据查找的基本方法，数据分析的格式、应用及基本关系，Excel用于数据新闻的常用操作，数据新闻的图表表达，数据信息图的设计与配色原理，数据新闻的交互图表制作进行了详细介绍，更加贴合实践需求。第三部分是对现有数据新闻理论与实践的拓展，介绍了当前主流的智能分析工具和技术，包括社交网络分析与可视化、基于Python的新闻数据处理及可视化、人工智能方法在数据新闻中的应用等。
本书适合作为新闻传播等相关专业的教材，也适合从事新闻采写、文章编辑的媒体从业者及培训班等参考使用。
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| 關於作者： |
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吴小坤，博士，华南理工大学新闻与传播学院教授，硕士生导师。 研究方向：新媒体与社会治理、数据新闻。 2010年至2016年就职于上海大学；2017年起就职于华南理工大学新闻与传播学院。出版专著/译著3本；在CSSCI期刊等发表学术论文30余篇，英文论文3篇；翻译学术论文10余篇。主持国家哲社课题和省部级课题共4项；作为主要成员参与省部级以上课题若干项。研究成果曾获“上海市第十三届哲学社会科学奖-论文类一等奖”等省部级以上奖项4项（含合作）。被采纳内参报告中有2份曾得到同志肯定批示。主要国际经历包括：美国密苏里大学访学（2014-2015）；受邀在瑞典延雪平大学讲学（2015年8月至9月）；香港浸会大学田家炳访问学人项目（2015年11月）。 已经出版的作品：《数据新闻制作简明教程》（ISBN：9787309136685），复旦大学出版社，2018.5.
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| 目錄：
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第 一部分 数据新闻入门
第 1章 认识数据新闻 2
1.1 数据新闻的概念 2
1.2 数据新闻的市场现况与社会建构反思 9
本章知识要点 14
【习题】 14
第 2章 数据新闻基本技能与制作工具 15
2.1 数据新闻技能从入门到进阶 15
2.2 数据新闻制作工具 19
本章知识要点 26
【习题】 26
第二部分 数据新闻基础实践
第3章 数据新闻选题与数据查找的基本方法 28
3.1 数据新闻的选题 28
3.2 数据查找的基本方法 31
本章知识要点 35
【习题】 35
【实训】 35
第4章 数据分析：格式、应用及基本关系 36
4.1 数据的定义 36
4.2 数据格式 38
4.3 数据新闻中应用数据分析的4种类型 40
4.4 数据中的因果关系与相关关系 42
本章知识要点 45
【习题】 45
【实训】 45
第5章 Excel用于数据新闻的常用操作 46
5.1 数据新闻中使用Excel的步骤与常用功能 46
5.2 Excel数据透视表的使用 63
5.3 Excel功能组件Power Query 65
本章知识要点 69
【习题】 69
【实训】 69
第6章 不规范数据与数据清洗 70
6.1 数据不规范的常见情况 70
6.2 使用OpenRefine进行数据清洗 71
本章知识要点 78
【习题】 78
【实训】 78
第7章 不使用代码抓取网络数据 79
7.1 使用TableTools2下载网页数据 79
7.2 使用后羿采集器抓取网页数据 83
本章知识要点 85
【习题】 86
【实训】 86
第8章 数据新闻的图表表达 87
8.1 数据新闻的基本图表 87
8.2 根据数据需求选择合适的图表 92
8.3 数据表达的图表误区 93
8.4 用图表讲故事的基本要领 96
本章知识要点 96
【习题】 97
【实训】 98
第9章 数据信息图的设计与配色原理 99
9.1 数据新闻中的数据信息图原理 99
9.2 数据信息图设计元素与常用工具 106
本章知识要点 107
【习题】 108
【实训】 108
第 10章 数据新闻的交互图表制作 109
10.1 使用ECharts定制可视化图表 109
10.2 使用Tableau导入数据生成可视化图表 119
本章知识要点 125
【习题】 126
【实训】 126
第 11章 数据新闻前端发布实践与操作 127
11.1 前端代码编辑器的安装与使用 128
11.2 HTML、CSS、JS的基本属性 129
11.3 外部库Bootstrap和jQuery的使用 138
本章知识要点 144
【实训】 144
第三部分 数据新闻进阶
第 12章 社交网络分析与可视化 146
12.1 社交网络基础知识 146
12.2 基于Gephi的社交网络可视化 152
12.3 从社交媒体数据集中构建网络 166
本章知识要点 168
【习题】 169
【实训】 169
第 13章 基于Python的新闻数据处理及可视化 170
13.1 Python环境配置和基础语法 170
13.2 新闻数据处理及可视化案例 181
本章知识要点 190
【习题】 190
第 14章 人工智能方法在数据新闻中的应用 191
14.1 基于jiagu的自然语言处理实践 191
14.2 基于sklearn的机器学习实践 197
本章知识要点 207
【习题】 207
参考文献 208
附录A 微课目录 210
附录B 拓展阅读 211
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