本書將理論貫穿于實踐之中，由三部分構(gòu)成，主要內(nèi)容層層遞進：數(shù)據(jù)新聞入門、數(shù)據(jù)新聞基礎(chǔ)實踐和數(shù)據(jù)新聞進階。
第一部分是根據(jù)作者在數(shù)據(jù)新聞領(lǐng)域的科研和教學(xué)實踐，總結(jié)出的數(shù)據(jù)新聞的基礎(chǔ)概念、市場情況、制作工具等入門知識。第二部分主要針對新的需求，在兼顧數(shù)據(jù)新聞基本規(guī)則和原理的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)新聞選題與數(shù)據(jù)查找的基本方法，數(shù)據(jù)分析的格式、應(yīng)用及基本關(guān)系，Excel用于數(shù)據(jù)新聞的常用操作，數(shù)據(jù)新聞的圖表表達，數(shù)據(jù)信息圖的設(shè)計與配色原理，數(shù)據(jù)新聞的交互圖表制作進行了詳細介紹，更加貼合實踐需求。第三部分是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)新聞理論與實踐的拓展，介紹了當(dāng)前主流的智能分析工具和技術(shù)，包括社交網(wǎng)絡(luò)分析與可視化、基于Python的新聞數(shù)據(jù)處理及可視化、人工智能方法在數(shù)據(jù)新聞中的應(yīng)用等。
本書適合作為新聞傳播等相關(guān)專業(yè)的教材，也適合從事新聞采寫、文章編輯的媒體從業(yè)者及培訓(xùn)班等參考使用。
1. 理論完備，突出實踐，理論與實踐相結(jié)合。本書既有數(shù)據(jù)新聞的理論介紹，又包含完整的數(shù)據(jù)新聞制作流程和可視化技巧。
2. 內(nèi)容兼具基礎(chǔ)性與前沿性。全書分為入門、基礎(chǔ)實踐、進階三部分，在涵蓋基礎(chǔ)理論知識的同時，增加大規(guī)模社交媒體的網(wǎng)絡(luò)分析、人工智能技術(shù)的應(yīng)用等前沿內(nèi)容，并給出具體的環(huán)境配置步驟和可運行代碼。
3. 作者經(jīng)驗豐富。本書主編吳小坤為華南理工大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授、中國新聞史學(xué)會傳媒經(jīng)濟與管理研究委員會副秘書長，擁有豐富的數(shù)據(jù)新聞理論研究和教學(xué)成果。
4. 配有微課，教學(xué)資源豐富。全書配有微課視頻，并提供教學(xué)大綱、案例庫、實訓(xùn)庫、源代碼、習(xí)題及參考答案等教學(xué)資源。
吳小坤，博士，華南理工大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師。 研究方向：新媒體與社會治理、數(shù)據(jù)新聞。 2010年至2016年就職于上海大學(xué)；2017年起就職于華南理工大學(xué)新聞與傳播學(xué)院。出版專著/譯著3本；在CSSCI期刊等發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，英文論文3篇；翻譯學(xué)術(shù)論文10余篇。主持國家哲社課題和省部級課題共4項；作為主要成員參與省部級以上課題若干項。研究成果曾獲“上海市第十三屆哲學(xué)社會科學(xué)獎-論文類一等獎”等省部級以上獎項4項（含合作）。被采納內(nèi)參報告中有2份曾得到俞正聲同志肯定批示。主要國際經(jīng)歷包括：美國密蘇里大學(xué)訪學(xué)（2014-2015）；受邀在瑞典延雪平大學(xué)講學(xué)（2015年8月至9月）；香港浸會大學(xué)田家炳訪問學(xué)人項目（2015年11月）。 已經(jīng)出版的作品：《數(shù)據(jù)新聞制作簡明教程》（ISBN：9787309136685），復(fù)旦大學(xué)出版社，2018.5.
第 一部分 數(shù)據(jù)新聞入門
第 1章 認識數(shù)據(jù)新聞 2
1.1 數(shù)據(jù)新聞的概念 2
1.2 數(shù)據(jù)新聞的市場現(xiàn)況與社會建構(gòu)反思 9
本章知識要點 14
【習(xí)題】 14
第 2章 數(shù)據(jù)新聞基本技能與制作工具 15
2.1 數(shù)據(jù)新聞技能從入門到進階 15
2.2 數(shù)據(jù)新聞制作工具 19
本章知識要點 26
【習(xí)題】 26
第二部分 數(shù)據(jù)新聞基礎(chǔ)實踐
第3章 數(shù)據(jù)新聞選題與數(shù)據(jù)查找的基本方法 28
3.1 數(shù)據(jù)新聞的選題 28
3.2 數(shù)據(jù)查找的基本方法 31
本章知識要點 35
【習(xí)題】 35
【實訓(xùn)】 35
第4章 數(shù)據(jù)分析：格式、應(yīng)用及基本關(guān)系 36
4.1 數(shù)據(jù)的定義 36
4.2 數(shù)據(jù)格式 38
4.3 數(shù)據(jù)新聞中應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的4種類型 40
4.4 數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系與相關(guān)關(guān)系 42
本章知識要點 45
【習(xí)題】 45
【實訓(xùn)】 45
第5章 Excel用于數(shù)據(jù)新聞的常用操作 46
5.1 數(shù)據(jù)新聞中使用Excel的步驟與常用功能 46
5.2 Excel數(shù)據(jù)透視表的使用 63
5.3 Excel功能組件Power Query 65
本章知識要點 69
【習(xí)題】 69
【實訓(xùn)】 69
第6章 不規(guī)范數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)清洗 70
6.1 數(shù)據(jù)不規(guī)范的常見情況 70
6.2 使用OpenRefine進行數(shù)據(jù)清洗 71
本章知識要點 78
【習(xí)題】 78
【實訓(xùn)】 78
第7章 不使用代碼抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 79
7.1 使用TableTools2下載網(wǎng)頁數(shù)據(jù) 79
7.2 使用后羿采集器抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù) 83
本章知識要點 85
【習(xí)題】 86
【實訓(xùn)】 86
第8章 數(shù)據(jù)新聞的圖表表達 87
8.1 數(shù)據(jù)新聞的基本圖表 87
8.2 根據(jù)數(shù)據(jù)需求選擇合適的圖表 92
8.3 數(shù)據(jù)表達的圖表誤區(qū) 93
8.4 用圖表講故事的基本要領(lǐng) 96
本章知識要點 96
【習(xí)題】 97
【實訓(xùn)】 98
第9章 數(shù)據(jù)信息圖的設(shè)計與配色原理 99
9.1 數(shù)據(jù)新聞中的數(shù)據(jù)信息圖原理 99
9.2 數(shù)據(jù)信息圖設(shè)計元素與常用工具 106
本章知識要點 107
【習(xí)題】 108
【實訓(xùn)】 108
第 10章 數(shù)據(jù)新聞的交互圖表制作 109
10.1 使用ECharts定制可視化圖表 109
10.2 使用Tableau導(dǎo)入數(shù)據(jù)生成可視化圖表 119
本章知識要點 125
【習(xí)題】 126
【實訓(xùn)】 126
第 11章 數(shù)據(jù)新聞前端發(fā)布實踐與操作 127
11.1 前端代碼編輯器的安裝與使用 128
11.2 HTML、CSS、JS的基本屬性 129
11.3 外部庫Bootstrap和jQuery的使用 138
本章知識要點 144
【實訓(xùn)】 144
第三部分 數(shù)據(jù)新聞進階
第 12章 社交網(wǎng)絡(luò)分析與可視化 146
12.1 社交網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識 146
12.2 基于Gephi的社交網(wǎng)絡(luò)可視化 152
12.3 從社交媒體數(shù)據(jù)集中構(gòu)建網(wǎng)絡(luò) 166
本章知識要點 168
【習(xí)題】 169
【實訓(xùn)】 169
第 13章 基于Python的新聞數(shù)據(jù)處理及可視化 170
13.1 Python環(huán)境配置和基礎(chǔ)語法 170
13.2 新聞數(shù)據(jù)處理及可視化案例 181
本章知識要點 190
【習(xí)題】 190
第 14章 人工智能方法在數(shù)據(jù)新聞中的應(yīng)用 191
14.1 基于jiagu的自然語言處理實踐 191
14.2 基于sklearn的機器學(xué)習(xí)實踐 197
本章知識要點 207
【習(xí)題】 207
參考文獻 208
附錄A 微課目錄 210
附錄B 拓展閱讀 211
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