财经类数据新闻生产流程研究--以财新网“数字说”为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 一、绪论 | 第9-14页 |
| （一） 数据新闻现状研究 | 第9-13页 |
| 1、国外数据新闻研究现状 | 第9-10页 |
| 2、国内数据新闻研究现状 | 第10-13页 |
| （二）研究意义 | 第13页 |
| 1、对业界的意义：规范数据新闻生产流程 | 第13页 |
| 2、对学界的意义：助力复合型人才培养 | 第13页 |
| （三） 研究方法 | 第13-14页 |
| 1、文献研究法 | 第13页 |
| 2、案例分析法 | 第13-14页 |
| 3、深度访谈法 | 第14页 |
| （四）研究问题 | 第14页 |
| 二、数据新闻概述 | 第14-21页 |
| （一） 数据新闻概念的界定 | 第14-15页 |
| （二） 数据新闻的发展历程 | 第15-17页 |
| 1、20 世纪60年代精确新闻开始出现 | 第15-16页 |
| 2、20 世纪50年代计算机辅助报道兴起 | 第16-17页 |
| 3、21 世纪10年代数据新闻登上舞台 | 第17页 |
| （三） 数据新闻的时代背景 | 第17-21页 |
| 1、大数据时代的来临 | 第17-19页 |
| 2、全球数据开放进程加快 | 第19-20页 |
| 3、软件源代码开放成为趋势 | 第20-21页 |
| 三、财经类数据新闻生产流程 | 第21-38页 |
| （一）数据新闻团队的构成 | 第21-22页 |
| （二）发现选题 | 第22-27页 |
| 1、编辑部与实验室共同确定选题 | 第22-23页 |
| 2、对新闻选题进行可行性分析 | 第23-27页 |
| （三）数据采集 | 第27-29页 |
| 1、寻找可采集的数据源 | 第27-28页 |
| 2、评估数据源并选择采集工具 | 第28页 |
| 3、进行数据采集并分类存放 | 第28-29页 |
| （四）数据清洗 | 第29-31页 |
| 1、转换数据格式 | 第29-30页 |
| 2、清洗“脏数据” | 第30-31页 |
| （五）数据分析 | 第31-33页 |
| 1、划分数据分析的类别 | 第31页 |
| 2、选择适合的分析方法 | 第31-33页 |
| 3、利用工具进行数据分析 | 第33页 |
| （六）数据可视化 | 第33-38页 |
| 1、分析和研究数据资料 | 第34-35页 |
| 2、匹配适宜的图表类型 | 第35-36页 |
| 3、针对可视化视觉编码 | 第36-37页 |
| 4、交互设计与程序开发 | 第37-38页 |
| 5、依据交互设计进行程序开发 | 第38页 |
| 四、财经类数据新闻发展建议 | 第38-40页 |
| （一）财经记者需要提升数据素养 | 第38-39页 |
| （二）培养复合型的数据新闻人才 | 第39-40页 |
| （三）加快数据资源库的建立 | 第40页 |
| 五、结语 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
