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数据新闻可视化的不足与改进
　　面对一批数据，如果没能对其产生过程做周详了解，没能发现其中的盲点，所下的判断往往是危险的。 中国论文网 /7/view-6595980.htm　　经过近些年的不断实践，数据可视化报道在互联网已经成为常规产品，在纸媒上也日益增多。笔者注意到，除了新浪、网易等门户网站设置专门的可视化新闻栏目外，识局、智谷趋势、中国政库、饭局阅读、一图观政等大量微信公号相当活跃，不时会出现让人眼前一亮的数据可视化报道。而新京报、南方都市报、东方早报、壹读、南风窗等报刊，也多设置固定的数据新闻版面。可以说，数据可视化报道已由边缘走到中央，而且不少作品令人印象深刻。 　　数据可视化报道何以蔚然成风？客观方面，各种资讯的数字化使信息收集变得容易，各种软件不断升级更迭，使制图手段丰富异常，早已超越昔日简单粗糙的图表形式；而政务公开已成不可逆转的趋势，从中挖掘更具深度的数据信息变得容易许多。主观方面，数据新闻相比传统文字报道更新颖、更稀缺，媒体人也将其视为吸引读者眼球的新利器。 　　不 足 　　数据可视化报道是一项新鲜事物，它通过图表和简单的事实来展示观点、阐明道理，而为读者所乐见。笔者结合自身实践与对业内的观察，对这一报道形态存在的不足，做一些初步分析。 　　其一，数据解读偏狭，结论难以服人。数据是由专门的人员或者机器出于特定的目的收集而来的。我们必须了解数据产生的过程，并洞悉其中可能发生的偏差和错误。中国社科院今年5月发布的蓝皮书《形象危机应对研究报告》，公布了各省的官员素质形象排名，把危及官员形象的新闻分为贪、渎、枉、色、假五种，看看哪个省的官员负面报道案例最突出。结果显示，15.40%的官员负面报道典型案例涉及广东官员，进而得出广东官员形象在全国最差这一结论。大量媒体对这一报告作了报道，同时，它也引起不少媒体的吐槽。盖因其计算方法是：1.形象危机度（%）=某省案例数÷全国社会责任事故典型案例总数；2.典型案例总数=2013年新华网、人民网、央视网报道的负面新闻事件2074个。微信公号“一图观政”就质疑：1.前述三家媒体位居北京，它们对北京的负面事件会一视同仁报道吗？它们会对边疆省区足够关注吗？2.该报告中“官员形象危机度”计算方法靠谱吗？因为根据常理，某省媒体发展水平和市场化程度高，对地方政府的曝光率自然就会上升，官员的“负面报道”也会相对增多。但这并不能说明该省官员形象危机度很高。以广东为例，其不少官员虽然被媒体批评，却因坦诚面对善于“纳谏”，而博得开明口碑，形象并不负面。显然，这一组数据根本无法支撑广东官员形象最差这一结论。这样的数据可视化报道就无法获得读者认可。 　　再比如，德国总理默克尔今年7月在清华大学发表演讲。南都借此机会，“回溯”2000年以来在中国高校做过公开演讲的外国领导人（包括国家首脑和政府首脑），看看他们是如何通过演讲、与学生或学者互动来阐述立场，寻求认同。在这期间，共有73个国家的97名外国领导人在华高校演讲过114次。南都记者发现，美国连续三届总统访华演讲，每次学生的提问几乎没有太大变化，“台湾问题”、“美国应该反省”等每次必然涉及。如果据此判断，我们或会得出中国学生视野狭窄、缺乏提问能力的结论。这些学生为何没能提出一些更有新意、更贴地气的问题？幸而记者对这一数据背后的因素做了进一步了解，发现如果有外国领导人前来演讲，一些院校会将学生想要提出的问题进行收集和挑选，最终选出提问者――谜底原来在这里。在推出这一数据时，将上述背景做一说明，我们的结论就会真实有力得多。读者自然会体会到，发言人式的“外交辞令”并不能代表中国学生的面貌。 　　可见，面对一批数据，如果没能对其产生过程做周详了解，没能发现其中的盲点，所下的判断往往是危险的。数据并非天然地占有真理。如果不能认识数据收集过程中的偏失并加以说明，读者就会深深质疑：你对因果关系的理解正确吗？ 　　其二，议题设置不佳，挖掘缺乏纵深。比如，由媒体人转为媒体研究者的钱钢先生曾指出，词语有生命，通过政治词语的出生、发育、萎缩、消亡和不同政治词语构成的色谱变化，政治家的施政轨迹被勾勒出来，不容易一眼看出的政治趋势会显露出来。他发表多篇“语象”报告，其中，2013年年底发表的年度“语象”报告，指出中共党内的8大“开明话语”――“邓小平理论”、“三个代表”、“科学发展观”、“和谐社会”、“以人为本”、“政治文明”、“党内民主”、“民主政治”，在2013年的传播频度都跌到历史最低点。 　　包括南都在内的不少媒体，也试图对不同时期的官方报告作出解读，但常聚焦于“中国”、“人民”、“政协”等词以期观察某种政治趋势。从效果来看，并不好。因为这些相对空泛的词语时代色彩较淡，并非衡量时局变化的敏感温度计。读者会感觉记者只是为统计而统计。所以，报道主题与词语的挑选，仍有赖于新闻人更加到位的判断和提炼。 　　再如，不少媒体仅止于“官方如何报告，我就如何报道”，缺乏问题意识，没能进一步做数据挖掘与数据比较。比如，随着财政透明度普遍提高，对于政府的三公消费，如果停留在可视化呈现这些数据，读者可能并不满足。从这些数据中发现问题才能让读者有所收获。如一个镇街的接待费预算有5000万元，官方通报的这个孤立的数字价值并不大，但如果采编人员将其与往年数据、与其他镇街数据做出对比，这组数据的意义就呈现出来了。如果其中有猫腻，我们还可做进一步追问。这样的数据可视化报道，才不是绵软无力的展示，才可望在议题上获得突破。可见，选题如果缺乏热度，仅做形式上的追求，对读者的吸引力是有限的。 　　其三，错过新闻热点，传播效果平平。一般来说，与文字稿、摄影图片相比，数据可视化产品的生产过程要复杂不少，生产周期也相应变长。在互联网时代，社会热点的转换异常迅捷，各领风骚两三天，所以，许多精心准备的新闻产品生不逢时，容易为人忽略。但不少媒体没能认识到数据可视化报道的“周期性”问题，只管耕耘，不问收获，最终是事倍功半，效果不彰。比如，在领导人出访后一两个星期才推出相关报道，在一起大火灾过后半个月才做出相关产品，这些煞费心血的作品往往自生自灭，无法获得广泛传播。
　　这里，笔者要举出一个正面典型。今年5月22日，新疆乌鲁木齐市沙依巴克区公园北街早市发生严重暴力恐怖案件，共造成39名无辜群众遇难，94人受伤。微信公号“一图观政”在新疆乌鲁木齐暴恐案发生后的五六个小时后，即推出了《数据说：中国恐怖袭击到底多严重？》，对暴恐案的发生地、组织形式、袭击形式、袭击目标、伤亡人数等，进行周详的统计与分析，网上传播极广，影响力不小。该公号是如何做到快捷的呢？据该公号负责人透露，他们已对近些年的恐怖案件做了三四个月的整理与分析，甚至翻译了若干外文资料，掌握了丰富的数据。这次恐怖袭击案发生后，他们就以此作为新闻由头，推出了筹划已久的数据专题。原来如此！ 　　其四，专业积累不足，技术数据错误。新闻的数据化开发仍处于初级阶段，在缺乏靠谱的官方数据时，一些媒体自行做统计，却缺乏严谨性与专业性，导致数据错误，结论失真。例如，广州一家媒体曾做了一期盘点：哪些职位会成为广东省委常委？文中有一个结论：广州、深圳之外，其他城市的市委书记一般不会成为省委常委，但珠海市委书记李嘉则在2012年打破了这个惯例。其实，早在2000年，黄龙云任职珠海市委书记时也是省委常委。在数据统计过程中，也需要良好的专业素养，否则百密一疏，犯下低水平错误，就很难取信于读者。本来数据统计是为了增强可靠程度的，但一个小小的错误，就会全面毁掉貌似不可移易的根基。 　　其五，制图过于炫技，目标定位不清。很多报纸在做新闻时，经常借助可视化工具，追求直观、生动，但不少版面仅仅追求新奇、美观，并没有充分展示数据之间的逻辑关系，有些制图展示数据过多，缺乏取舍，且彼此关系不清，让人难以理解。不读则已，越读越糊涂。也许，记者和编辑误把新闻可视化当成数据化，本身就没有想明白所要呈现的主题与目标，以己昏昏使人昭昭，哪有可能呢？这样的作品多了，只会败坏数据可视化的名声，令人对这种报道形态产生厌倦。 　　改 进 　　笔者以为，数据可视化报道要获得可持续发展，乃至更上一层楼，需要从几个方面努力： 　　其一，做好后勤保障，加强技术投入。这包括：1.建立多类型的数据库。比如，对各地的交通黑点、火灾，对各级官员资料等都可在平时着手收集并随时更新数据。再如最高人民法院正在建设的“中国裁判文书网”，被视为司法公开的风向标。但遗憾的是目前公开的数量有限，且不涉重案，更无检索功能。要把这些资料转化为新闻，仍需要按照新闻生产的规律来再加工，按照不同主题，选取不同材料，爬梳整理，才能做到为我所用。2.数据分析团队可以引入统计学、政治学、经济学、社会调查等领域的专业人士，对数据做更周密的分析。3.IT技术团队建立多门类的数据模型，制作精美图表等。南都最近组建了以主持人为主导、由17人组成的数据新闻工作室，涵盖文字记者和音视频制作、美术设计、凯迪网、南都网等方面的人才。 　　其二，强化专业性，少些低级错误。决定推出相关产品之前，需注意在数据统计上应有可行性，确保数据的权威性，而且数据指标能够准确地解释选题。如缺乏权威机构的现成数据而需要自行统计时，最好组成一个临时资料整理团队，全面细致查证资料，交叉核实，堵塞漏洞。有些数据不可能在短时间内获得，要勇于放弃相关选题，不勉强做数据可视化，坚持宁缺毋滥。 　　其三，未雨绸缪，增强预判性。新闻报道最讲究的是快，但数据化牵涉多种材料、多种数据，还需要美术编辑、技术人员的参与，生产周期较长，出品往往严重滞后。这就需要依据新闻经验梳理出一些高频事件，对焦点新闻有预判，相信近期或不远的将来还会遇上，在平时即做未雨绸缪的准备。当然，无论何事，都有投入产出比的问题，如果准备周期过长，未免浪费精力；周期过短，则可能来不及收集整理足够的资料。那么，怎样准备较为合适？根据笔者的经验，最好为一周至半年内可能发生的新闻做好准备。如前述的新疆暴恐事件，如某些门类的自然灾害、人为事故等。 　　其四，秉持以新闻为核心的思维。当前，读者对可视化的数据非常关注，这催生了大量此类作品。但有些媒体在追求可视化形式时，操之过急，几乎忘记了自己是在做新闻，徒具美丽形式，内容空洞无味，成了炫技的产物。南都一直强调避免数据简单堆砌，为形式而形式，数据可视化新闻的第一核心概念仍是“新闻”，而非“可视化”，关键是把分散的信息整合起来，做出合乎逻辑的分析，能发现人所不知的结论，帮助读者发现新趋势。新闻的“新”，依旧是数据可视化新闻最重要的衡量指标。数据可视化报道同样也考验一家媒体的话题生产能力、热词制造能力、舆论形成能力。 　　跟网络媒体相比，纸媒在数据可视化道路上起步晚了些，会有很多不足，有很多值得改进的地方，但还是值得大力尝试的。从数据角度挖掘新闻，现在应该说不是做多了，而是做得不够。在人类的精神产品不断被数字化的当下，在各领域数据走向开放的大潮中，不能充分挖掘利用其中蕴含的宝藏，新闻报道的增值服务就会大为欠缺，就无法在快速阅读的年代，让新闻多一些智慧含量，多一些附加值。 　　（作者为南方都市报要闻部主任）
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亿商联动2018半年报 营收大幅增长128.59%净利润246万每股收益0.22
来源：新三板+
发布者：ningxialijin
　　亿商联动（836568）于今日发布（2018半年报）业绩报告，公司营业总收入33,234,089.28元，比去年同期（14,538,816.46）增长128.59%，归属于挂牌公司股东的净利润2,455,914.04元，比去年同期-16,223,262.21元增长115.14%，基本每股收益（元/每股）为0.22元，比去年同期（-1.57）元增长114.01%。
（责任编辑：DF378）
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经济半年报，党媒用了“三味药”
7月16日，国家统计局发布了2018年上半年主要经济数据。此后，全国各省市、地区均开始相继发布各自上半年主要经济数据，中央与各地党媒也自此拉开了2018年度首批重大经济数据的解读报道。
今年上半年，国内外经济形势复杂，很多人都担心：作为当今世界最大的出口国和贸易国，中国经济会因此受到什么样的影响？我们的经济韧性够不够强？能不能“扛得住”？所以，今年的这份“半年报”也更加让人期待。
各大党媒在报道中紧紧抓住了这样的大背景，用“三味药”向受众解疑释惑。
“问题丹”：问题导向挖新闻
经济报道的基础是数据，本质是对经济数据的呈现、分析与解读，而如何从数据中发掘亮点，解答受众的问题，以数据来阐述新闻故事，深入解读专业数据，提示观点、引导舆论，则是其本质与核心。
大数据时代，如何能合理提取、分析数据，已逐渐成为经济报道的关键步骤。
由点见面，首先带着问题在数据大海中挖掘新闻亮点，而后通过对重点数据的抓取、挖掘、统计、分析，摘取重要信息并进行可视化呈现，已经成为了绝大多数媒体的首选之策。
因此，在经济半年报的呈现形式中，重点突出、条理分明的“一图读懂”式可视化产品便成了各家媒体眼中的香饽饽。
（央视财经、经济日报、浙江新闻客户端、湖北日报客户端经济半年报可视化产品）
围绕GDP、人均可支配收入、物价、失业率等受众最关心的“问题”，挖掘新动能、新消费、新业态等亮点，“一图读懂”式的可视化产品将冗杂的数据信息以及错综的关系链以形象、生动、简单的方式呈现，提升了专业新闻向受众“阐释”问题的效果。部分产品还添加了动态效果，使得数据更鲜活，变化更明显。
数据可视化的呈现在一定程度上还破解了受众接受度的“梗阻”，精炼简洁的内容，尤其突出了各家媒体挖掘出的数据新闻点。
除了呈现方式上的优化与提升，文字类报道的标题也开启了“数读”时代。
今年的经济半年报道中，《中国经济周刊》以《10项数据看懂2018中国经济“半年报”》提炼十方面亮点，用10个浅显易懂的小标题，将庞大的数据梳理出了清晰的脉络。
中国政府网的《上半年中国经济怎么样？8组动图看明白》，经济日报的《干货！五大亮点解码中国经济半年报》，中新社的《经济观察：2018年中国经济半年报呈七大亮点》，文汇报的《数读上海经济“半年报”》等标题，都通过“数据化”标题直接点明了文章的核心内容，让读者一看标题便“心中有数”，阅读正文时目标更为明确，在很大程度上提高了阅读体验。
“结构丸”：纵横对比找亮点
截至7月29日，除新疆、西藏和吉林省三个省份上半年经济运行情况未公布， 全国已有28个省份交出上半年GDP成绩单。
全国各省市地区半年经济数据体量庞大，如何从更为宏观的角度做好经济报道，提升报道内容的品质与高度，也是一个不小的挑战。
各家媒体选择了将数据放在时间与区域的坐标上进行纵横比对分析，手握全局大观站在更高的视角俯瞰经济数据，凸显出各地特征与优势。
以速度见长的澎湃新闻立足这样的报道观念，根据各省市地区的经济数据公布情况，推出了一系列“半年报”对比类稿件，深入比对、挖掘各省数据，提炼重点并及时进行了推送。
（澎湃新闻制作各地上半年GDP排行榜、增速排行榜图表）
截至7月24日，中部六省上半年经济数据尽数公布，25日晚间8:45，澎湃新闻便推出了《中部六省经济“半年报”出炉：河南总量居首位，江西增速最快》，从数据对比中挖掘出中部六省河南排名居首，江西上半年GDP总量首次突破一万亿元关口，多省份高新技术产业蓬勃发展等多项新闻点。
7月25日河北省统计局发布上半年该省经济运行情况，27日晨8:26《上半年GDP排名前十省份出炉：三个省的排位同比发生了变化》稿件便已应运而生。虽然稿件内容仅500余字，但涵盖内容丰富，梳理排名、分析今昔变化、剖看变化原因，深入挖掘了数据的精髓。
而截至29日，全国28个省份公布半年经济数据，29日晚间20:44，《28省份经济半年报：四川湖北超河北，重庆天津增速大放缓》一稿便已签发面世。
稿件内容将28省内容进行集中比对，制作排行与增速对比两张可视化图图表，图表制作并无精巧设计，仅寥寥数笔，但却言简意赅扼要分明。
“信心汤”：展望未来立信心
在国内外经济形势尤为复杂的大背景下，今年央媒及各地党媒的半年报解读报道在内容策划中除了惯例“承前”，还更加聚焦前瞻性的报道，展望未来，凸显信心。
（新华社“年中经济形势”系列述评部分标题）
新华社自7月17日起推出“年中经济形势”系列述评，截至25日已推出了8篇述评文章，从首篇的《稳健运行 底气更足》到第八篇的《回应新期盼 增强获得感》，标题中以“创新”“潜力”“未来”“潜力”“破旧立新”等关键词奠定报道基调，传达出强烈的前瞻性与期待性，同时把握舆论大方向，为读者树立信心与期待。
无独有偶，各省市主流媒体推出的系列策划，同样在为各省市、地区下半年经济工作摇旗呐喊。
（福建日报、湖北日报经济半年报专栏、系列策划报道）
福建日报在福建省上半年经济数据发布后，推出“以高质量发展实现赶超·年中看经济”专栏，剖析上半年经济形势，助推下半年经济工作。
在总结上半年福建省经济发展质量效益持续提升，产业结构不断优化，新旧动能加快转换，稳中有进、稳中向好的发展态势进一步巩固的同时，以紧扣以高质量发展实现赶超任务为要求，为下半年工作抓重点、破难点，补短板、强弱项，为确保年度各项目标顺利完成助力前行。
湖北日报同样推出了年中经济相关报道专栏“透视半年‘成绩单’”，栏目稿件侧重从“好于计划、好于同期、好于预期”的半年经济“成绩单”中挖掘湖北经济显现出的具有转折性意义的趋势与变化。
同时，湖北日报还推出了“全力以赴打好全年经济工作下半场”为主题的系列评论，更是完全将报道重点放在了论述如何做好下半年经济工作上，角度前瞻性极强。
技术的发展只是为经济报道的跑车加上了更为精良的马力，日益丰富的呈现方式让读者眼花缭乱，回归新闻视角的本心会让报道解读更深刻，角度、内容更专业。
在此次经济半年报报道中，传统党媒依靠“三味药”，通过报网端多角度提炼挖掘精准信息，在这全民自媒体的时代里，坚守经济新闻报道专业性，以有理有据的报道，稳住了舆论大方向。
而报道样式的拓展方面，或许还可以考虑进一步挖掘经济数据背后的人物故事，让经济报道更加鲜活生动，少点枯燥，多点温度。
原创 | 浙报集团网宣办 章晨曦
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今日搜狐热点数据可视化，带给你的惊艳并不止这一点！-学路网-学习路上 有我相伴
数据可视化，带给你的惊艳并不止这一点！
来源：QQ快报 &责任编辑:小易 &
超级数学建模
在大数据时代的现今，数据庞大且繁杂，仅通过简单的数据整理得出清晰的结论，已经不太合理。实际上，若要简明扼要地展示出结论，不妨考虑一下数据可视化。那么，什么是数据可视化呢？数据可视化，即是将符号或数据转换成直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程。借助图形化的手段，清晰有效的传达所要沟通的信息。实现数据可视化工具主要有哪些？ExcelExcel作为日常办公必备的软件，足够应付一般数据可视化，但是对于一些数据量较大的数据并不是太合适，通过数据透视表，可以快速处理少量的数据，但对比目前市面上其他的可视化工具，它的数据展现能力比较薄弱。Tableau作为市面上比较流行的BI工具，可以处理数据量较大的数据，支持连接多种数据源类型，Tableau属于专业的数据可视化产品，在学习成本方面相对较高，企业应用偏多。来自Tableau官网Echarts百度开发，使用 JavaScript 实现的开源可视化库，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。来自Echarts官网RR作为一种统计分析软件，广泛应用于生物、医学、电商、新闻等数据相关行业，是目前主流数据应用软件之一。R语言自带强大的绘图系统，为数据的图形化展示提供了便捷的工具。除此之外，R的功能众多，比如数据存储和处理系统；数组运算工具；完整连贯的统计分析工具等。同时，R十分的自由，不仅完全免费、开放源代码，还能编制函数以扩展现有的语言。数据的预处理、分析建模，以及后续的绘图，R完全可以提供一条龙服务。每一张图都是美美的上面讲的工具只是可视化工具的冰山一角，每一个工具都有自己的独到之处，而统计分析方面的可视化工具，小天推荐R，那么如何快速掌握R语言呢？为了更好地帮助大家了解并快速入门R语言，现超级数学建模携手王老师以R语言为基础，向大家隆重推出《R语言可视化应用》课程。王老师将向大家讲解在R语言在数据分析、数据挖掘和数据可视化中的应用，并借助相关数据讲解R语言的实际运用，帮助更好地入门R语言，全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。相信，课程结束后，你会收获良多！《R语言可视化应用》课程介绍课程大纲第一节 课程介绍第二节 数据结构第三节 Rgallery第四节 染色体长度分布条形图第五节 分组条形图第六节 基因长度分布直方图第七节 基因组大小与基因数目散点图第八节 饼图及扇形图第九节 箱线图第十节 par函数第十一节 R绘制图形填充第十二节 热力图第十三节 pheatmap第十四节 韦恩图第十五节 gwas分析曼哈顿图第十六节 差异表达基因火山图第十七节 GC-depth图第十八节 COG功能注释图第十九节 GO功能注释条形图第二十节 KEEG富集点图课程特色学习平台――腾讯课堂上课形式――即报即学课程资料――免费提供课程收益1.快速了解R语言基础知识2.掌握R语言处理实际数据的实操经验3.掌握R语言在数据分析、挖掘、可视化的应用适用群体零基础的同学统计、数学、生物、医学等专业学生，及对数据可视化感兴趣的人数据分析、数据可视化，数据相关行业从业者
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