数据新闻（数据新闻选题）

本文目录一览：

• 1、数据新闻和精确新闻有什么区别

• 2、数据新闻名词解释是什么？

• 3、什么是数据新闻

• 4、东航数据新闻怎么做

• 5、数据新闻中的数据量是什么意思

• 6、国内数据新闻行业前景怎么样？

数据新闻和精确新闻有什么区别

数据新闻和精确新闻的区别为：做法不同、侧重点不同、性质不同。

一、侧重点不同

1、数据新闻：数据性的侧重点为处理好正面宣传与揭露阴暗面的关系。

2、精确新闻：精确性的侧重点为反映事物的客观真正性质。

二、做法不同

1、数据新闻：数据性的侧重点对新闻的事实进行科学的分析选择。

2、精确新闻：精确性的侧重点对新闻的事实进行符合实际的调查研究。

三、性质不同

1、数据新闻：数据性指的是在新闻报道中的每一个具体事实必须合乎客观实际。

2、精确新闻：精确性指的是新闻报道中的时间，地点，人物，事情，原因和经过都经得起核对。

数据新闻名词解释是什么？

数据新闻或数据驱动新闻(DDJ) 是一种基于分析和过滤大型数据集以创建或提升新闻故事的新闻过程。

数据新闻是一种新闻，反映了数字数据在数字时代在信息生产和分发中的作用越来越大。它反映了内容生产者（记者）与设计、计算机科学和统计学等其他几个领域之间日益增加的互动。从记者的角度来看，它代表了“来自不同领域的一组重叠的能力”。

数据新闻业已被广泛用于联合多个概念并将它们与新闻业联系起来。一些人将这些视为新闻过程中从更简单到更复杂的新技术使用的层次或阶段。

许多数据驱动的故事都是从开源软件、开放获取出版和开放数据等新可用资源开始的，而另一些则是公共记录请求或泄露材料的产物。这种新闻方法建立在旧实践的基础上，最显着的是计算机辅助报道(CAR)，这是几十年来主要在美国使用的标签。

部分相似方法的其他标签是“精确新闻”，基于 Philipp Meyer 的一本书，发表于 1972 年，在那里他提倡使用社会科学的技术来研究故事。数据驱动的新闻有更广泛的方法。该流程的核心是建立在不断增长的开放数据可用性之上，这些数据可在线免费获得并使用开源工具进行分析。

数据驱动的新闻致力于为公众提供新的服务水平，帮助公众或特定群体或个人了解模式并根据调查结果做出决策。因此，数据驱动的新闻业可能有助于以一种新的方式将记者置于与社会相关的角色中。

特征

1、 以服务公众利益为目的；

2、 以公开的数据为基础；

3、 依靠特殊的软件程序对数据进行处理，挖掘隐藏在宏观、抽象数据背后的新闻故事；

4、以形象互动的可视化的方式呈现新闻。

什么是数据新闻

数据新闻，又叫数据驱动新闻。是指基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式。数据新闻是在大数据的技术背景下产生的。数据新闻是随着数据时的代到来出现的一种新型报道形态，是数据技术对新闻业全面渗透的必然结果，它的出现在一定程度上改变了传统新闻生产流程。

第一个利用数据进行的新闻报道可是追溯到1821年5月5日，卫报历史上第一份报纸的头版新闻：曼彻斯特在校小学生人数及其平均消费。这份数据现在可以从卫报的网站上下载到原版的PDF数据。

数据新闻的特征：

1.以服务公众利益为目的；

2.已公开的数据为基础；

3.依靠特殊的软件程序对数据进行处理，开掘隐藏在宏观、抽象数据背后的新闻故事；

4.以形象互动的可视化的方式呈现新闻。

东航数据新闻怎么做

做数据新闻一般有两种思维模式，一是从数据中挖掘新闻，二是从已知新闻中挖掘数据再进一步报道。前者难度较高，毕竟从海量数据中分析出有意思的趋势不是一件容易的事；而后者更容易实现，但一般步骤都大同小异。

数据新闻，又叫数据驱动新闻。是指基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式。数据新闻在大数据技术的推动下发生质和量的飞跃。数据新闻是随着数据时代的到来出现的一种新型报道形态，是数据技术对新闻业全面渗透的必然结果，它的出现在一定程度上改变了传统新闻生产流程。

数据新闻中的数据量是什么意思

查询新闻中某一事物出现的数据数量。

可以去一些专门提供企业新闻媒体报道的数据库平台去统计相关数据，这类的第三方平台所出的数据都是需要付费购买的。

国内数据新闻行业前景怎么样？

前景个人认为还是不错的，毕竟是一个趋势，数据新闻的要求还是很高的。

现在国内单独招聘数据新闻岗位的是不多的，大多数在写数据新闻的，都是有经验的记者转过去的，因为其实在媒体机构里面，数据新闻记者或者编辑并没有称为一个单独的，特别重要的岗位，反倒是在广告和媒体公司，由于业务需要会招聘数据新闻相关的人员，进行新闻分析和内容生产。

数据分析师的日常

日常一：不固定的工作时间

很多上班族的工作时间都是固定的，做五休二，朝九晚五，不免让人感到乏味。数据分析师却不然，他们没有固定的工作时间。因为数据分析师需要根据实时数据给出最新结论。换而言之，数据分析师就是要时刻准备着。

日常二：和数据打交道

数据分析师的日常就是与各种各样的数据打交道。他们需要花费大量的时间来收集、整理数据。这两个步骤看似简单，但是如果将步骤细分，就有些复杂了。这些步骤主要包括：

提取数据。合并资料。分析数据。寻找模式或趋势。使用各种工具，包括R，Tableau，Python，Matlab，Hive，Impala，PySpark，Excel，Hadoop，SQL和SAS。开发和测试新算法。试图简化数据问题。开发预测模型。建立数据可视化。写出结果并与他人分享。汇集概念证明……

但是这些任务都是数据分析师的次要任务，数据分析师的主要任务还是先确定问题，然后再通过尝试不同的办法来解决问题。

日常三：让数据变得通俗易懂

有人认为，数据分析师是可有可无的。这样的人往往不具备前瞻性。事实恰恰相反，数据分析师不仅仅需要建立模型，还需要解决问题。他们需要对数据进行处理，需要从小的角度看到全局，整理出简洁明了的报告，从而让外行人明白数据的含义。

日常四：不断汲取新的知识

数据分析师盯着电脑只会是在分析数据吗？NO！他们可能是在：

1、浏览与行业相关的博客、新闻、通讯以及讨论区。

2、参加会议或者和其他数据分析师在线交流。

3、探索出新方法时，和同行共享新信息。

除了在数据中挖掘宝藏信息，数据分析师还需要在数据分析领域不停地钻研。一个优秀的数据分析师，只有通过不断地学习新的知识，才能与时俱进，不被社会淘汰。

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