大数据可视化实操指南 - (EPUB全文下载)

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本辑导语
【实战篇】
英国《卫报》的数据新闻实践
看这6家初创公司如何玩转大数据
【方法篇】
百度UED教你怎么将数据可视化
用数据讲故事的五个步骤
可视化表达的10个错误
【反思篇】
大数据的三大迷思
警惕“数据可视化”
声明
本辑导语
我们先来看一下几张图例：
图1
1812年，拿破仑率大军踏上征服莫斯科的艰苦旅程，途中遭遇极端天气，士兵几乎都冻死在路上。50年后，Charles Minard绘制了一幅信息图（图1），图中黑色粗线显示了极端天气如何击溃拿破仑的大军。
图2
1854年，伦敦爆发霍乱，大量市民染病身故，人们不知道为何会流行霍乱，为了找出原因，流行病专家John Snow通过调研，绘制了显示传染源的市区地图（图2），图中标注了大街水龙头是传染源。
图3
2007年，Hans Rosling以数据可视化的方式展示了全球经济的发展历程（图3），这些数据，让人们真正领略到了数据之美。通过Rosling的处理，人们可以直观了解到全球不同国家和地区个人收入与生活期望值之间的关系。
上面列举的数据可视化案例，准确可信，细腻美观，在一定程度上改变着人类认识和思考世界的方式。
数据可视化几乎贯穿了近代西方经济文明的整个历程，其中，很多可视化图是手绘完成的，它们可以说已经是非常精美的手工艺作品了。当今，在大数据时代中，数据可视化的价值越来越为人们所重视。
本辑分为实战篇、方法篇、反思篇三个部分，实战篇分享国外数据可视化领先案例，方法篇分享国内数据可视化实践方法，反思篇分享关于大数据批判的两篇文章。
【实战篇】
英国《卫报》的数据新闻实践
章戈浩
本文以英国《卫报》的各类数据可视化为例，分析了数据新闻在新闻实践中运用以及对传统媒体带来的挑战与机遇。数据新闻并不等同于在新闻实务中直接引入数据分析技术或可视化技术，其核心仍是新闻叙事，而在《卫报》的新闻战略中，数据新闻实质上是其应对新媒体特别是公民新闻的冲击，而提出的开放新闻观的具体策略之一。
用数据讲故事
数据新闻（data journalism），又称数据驱动新闻（data driven journalism）。它指的是对数据进行分析与过滤，从而创作出新闻报道的方式。近年来国际知名媒体《纽约时报》、《卫报》、《经济学人》和英国广播公司等纷纷推出了自己的数据新闻作品。2010年7月，在维基解密事件之中，数据新闻更是大显神通，数据新闻这一概念开始大行其道，在研讨会和学术论文中被屡屡提及。较早从事数据新闻实践的新闻从业者更是频频在媒体网站与个人博客对这一新的新闻形式大力推介。芬兰学者发布了《数据新闻趋势》的研究报告，世界各地最早尝试数据新闻的业界与学界人士还共同推出了集当今数据新闻实践大全的《数据新闻手册》。
当然，在传统的新闻操作中也曾有过基于数据分析与综合而完成的新闻作品，事实上，采用统计或量化方法分析数据并生产新闻的方式与理念在新闻学界早已有之，如菲利浦·梅耶的《精确新闻》与《新精确新闻》就是这一领域的先行者。上世纪90年代以来西方新闻学界又提出计算机辅助新闻（Computer Aided Journalism/Reporting）的概念，以及新闻2.0、数据库新闻等一系列概念。它们从不同侧重点表达了当前时代传统新闻面临新媒体挑战而作出的转型努力。可以说，数据新闻正是承袭了在新闻实践中引入社会科学研究方法的努力之一。
不过，近年兴起的数据新闻至少在三个方面有所突破。
首先，数据新闻所分析的数据量级已远非传统新闻操作中数据图表可相提并论，其数据多以上万甚至百万、千万计。这当然是拜信息技术发展所赐，为数据分析与数据挖掘技术的大力发展提供了可能。
其次，在作品展示方面，由于可视化技术的发展，以及网络媒体的出现，使得互动式可视化效果在新闻作品中的呈现成为可能。虽然数据新闻作品也有在传统媒体中展示的，但总体来说，主要仍出现在各类数字媒体平台之上。
最后，更重要的是，以往更多的是文字为主、数据为辅（data for the journalism）或是数据与文字相辅相成（data with the journalism），而数据新闻则是数据为先、文字在后，数据驱动的新闻，在一定程度上改变了新闻生产的思路与流程。不同于传统新闻，主体由对事实的描述或当事人的话语引用构成，数据新闻更多的是对数据的展示。因而数据可视化（data visualization，也有人称之为信息可视化information visualization）成为数据新闻的重要组成部分之一。
然而，并不能简单地认为数据新闻就是与数字打交道，或画出夺人眼球的信息图。它与传统新闻一样仍然是在讲述故事，讲述数字背后人的故事，只是采用了数据新闻的方式，可以更简单而清晰地让受众明了复杂的情境。从某种意义上说，数据新闻实际上整合了从传统的调查新闻到统计、从设计到编程的若干个专业领域。它对新闻从业人员提出了更高的要求，而对新闻的受众来说，新闻的价值则大幅提升了。
Lorenz将数据新闻的生产过程以下图所展现的方式加以描绘：数据经过过滤与视觉化后形成故事，而在这一过程之中，于公众而言数据的价值也提升了。
Bradshaw则依照传统新闻学里关于“倒金字塔”结构理论，提出了数据新闻的双金字塔结构（见下图）。倒金字塔的自上而下是编辑、清理、情境与综合，而通过传播的连接，是一个正金字塔，自上而下是视觉化、叙事、社交化、人性化、个性化、应用化。与Lorenz对于数据新闻生产与制作流程的观念一致，Bradshaw也认为数据新闻的产生基于对原始数据的分析并将其放入具体的情境，不过他同时还强调，数据新闻通过可视化形成新闻叙事之后在各种平台发布而实现社交化，然后，读者可以进一步将新闻作品按个人的兴趣与需求加以应用。
不过最先从事数据新闻报道的一批编辑记者也意识到，不能仅仅将数据新闻视为数字技术，也不能把数据分析与数据挖掘技术或数据可视化等同于数据新闻，英国《卫报》数据新闻编辑Simon Roger曾说：“数据新闻不是图形或可视化效果，而是用 ............

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