本书从“数据新闻与可视化”的若干重要概念和发展历史入手，归纳学界共识和业界最新实践，从中观层次分析数据来源和生成逻辑，落实到微观、实操层面的数据采集、数据清理、数据分析（统计分析和文本挖掘）、数据可视化四个重要步骤，覆盖数据新闻制作的全流程、各环节。

本书不仅广泛介绍了后羿采集器、OpenRefine、Excel、Tableau等对初学者友好的界面化工具，而且详细讲解了如何使用Python和R两种编程语言进行相关操作，还以二维码的方式配有数据集、实操录屏、案例分析等数字资源，由浅入深地引导读者从依样模仿到学以致用，全方位掌握“数据新闻与信息可视化”的实际应用能力。本书关注不同水平层级学生的实际需求，实操部分的每一章内容均可独立运用于各类课业实践。

本书属于“新文科·网络与新媒体专业系列教材”，既可作为新闻学、广播电视新闻学、网络与新媒体等专业的数据新闻、数据可视化、新媒体数据分析等课程教材，也适合新闻从业人员等社会读者作为入门手册。

第一章 导论
  第一节 数据新闻的概念与分类
   一、数据新闻的概念与特征
   二、数据新闻的分类
  第二节 数据新闻与可视化的发展历程
   一、数据新闻与可视化的早期案例
   二、从“精确新闻”到“数据新闻”
   三、在新闻业变革的框架中理解数据新闻的发展
   四、数据新闻与可视化的当代发展及趋势
  第三节 理解数据：数据的概念与分类
   一、数据的概念
   二、数据的分类
  第四节 数据新闻工作流程与能力要求
   一、数据新闻工作流程
   二、数据新闻工作的能力要求和团队构成
  思考与练习
第二章 数据来源与生成逻辑
  第一节 数据新闻与可视化的数据来源
   一、获取数据的方式
   二、主要的数据来源
   三、数据来源的质量评估和伦理规范
  第二节 数据的生成逻辑：研究设计
   一、研究目的
   二、分析单位与层次
   三、时间维度
   四、内部与外部效度
   五、研究方法
   六、抽样
   七、操作化与测量
  第三节 数据的生成逻辑：研究方法
   一、主要的质化方法
   二、主要的量化方法
   三、主要的计算方法
  思考与练习
第三章 网络数据获取
  第一节 认识网页结构
   一、调阅源代码
   二、探索源代码
   三、认识源代码
  第二节 网络高级搜索
   一、理解网址结构
   二、高级搜索命令
  第三节 使用工具软件抓取网络数据
  第四节 使用Python编程语言抓取网络数据
   一、Python语言基础简介
   二、使用Selenium库抓取数据
   三、使用BeautifulSoup库进行抓取
   四、向浏览器发送信息获取特定数据
  思考与练习
第四章 数据清理
  第一节 数据清理的必要性与分类
   一、数据清理的必要性
   二、文件格式与数据类型
   三、数据清理的分类
   四、数据清理日志
  第二节 释放PDF文件中的数据
   一、使用OCR软件进行格式转换
   二、使用Tabula获取PDF文件中的表格
  第三节 使用Excel清理数据
   一、导入数据
   二、数据格式转换
   三、字符串清理
  第四节 使用OpenRefine清理数据
   一、创建新项目
   二、清理数据
  第五节 使用Python编程清理数据
   一、查阅数据
   二、处理数据缺失
   三、转换数据类型
   四、清理重复数据
   五、清理数据实战
  思考与练习
第五章 数据分析：基础统计
  第一节 新闻中的数据应用与统计逻辑
   一、新闻报道为何需要数据分析
   二、数据分析的基本逻辑：统计推论与假设检验
   三、数据分析的注意事项
  第二节 数据分析软件的种类与设置
   一、主要数据分析软件
   二、R语言的安装与基本设置
   三、安装R语言功能包
  第三节 单变量描述
   一、数据描述的基本知识
   二、数据描述的软件操作
   三、通过图形描述数据
  第四节 多变量分析
   一、交叉分析与卡方检验
   二、均值比较：t检验和方差分析
   三、相关分析
   四、回归分析
  思考与练习
第六章 数据分析：文本挖掘
  第一节 文本挖掘在数据新闻中的应用
  第二节 文本预处理
   一、原理与步骤
   二、中文分词
   三、文档—词项矩阵
  第三节 词频与关键词分析
   一、词频统计
   二、词频统计的可视化
  第四节 主题发现、情感分析与语义网络
   一、主题发现
   二、情感分析
   三、语义网络
  第五节 数据分析与数据新闻叙事
   一、以数据分析呈现新闻事实
   二、以数据分析辅助新闻分析与解释
   三、以数据分析驱动新闻叙事
   四、交代数据分析方法提高新闻的透明性
   五、整合应用数据分析与信息可视化
  思考与练习
第七章 可视化的概念、原则与流程
  第一节 可视化的历史、概念与功能
   一、可视化的历史演进
   二、可视化的概念界定
   三、可视化的功能
  第二节 可视化的分类
   一、静态数据可视化
   二、动态数据可视化
  第三节 可视化的原则要求与流程
   一、设计原理
   二、数据新闻的可视化设计要求
   三、可视化设计的流程
  思考与练习
第八章 可视化实战
  第一节 图表主要类型简介
   一、基础图表
   二、其他图表类型
  第二节 可视化制作工具：简介与实战
   一、可视化制作工具简介
   二、色彩提取与处理工具
   三、使用Flourish制作图表实战
   四、使用TableauDesktop制作图表实战
   五、使用E-charts制作图表实战
   六、其他可视化工具简介
  第三节 可视化误区识别案例
  思考与练习
后记

本书作者是复旦大学新闻学院的周葆华、徐笛、崔迪，该教学团队所授“数据分析与信息可视化”课程先后被评为国家级一流本科课程、上海市一流课程、上海市重点课程等，本书基于该课程教学的丰富实践与经验编写。

除了课堂教学，作者团队还指导学生建立“复数实验室”，组织生产和发表优秀学生作品，许多作品屡获好评，并获得包括中国数据新闻大赛一等奖、中国数据内容大赛“最佳数据新闻”、 大学新闻奖“最佳数据新闻”等在内的几十项全国性数据新闻与可视化大赛的奖励。

作者团队完成的相关教学成果“数字时代新闻人才培养模式创新：以数据分析与可视化为例的新文科课程探索”荣获高等教育（本科）国家级教学成果奖二等奖。

真融合，深度打通学科知识与技术操作

切实解决很多数据新闻教材存在的文科、理工“两张皮”问题，变相加为相融合，以新闻学科的视角、知识、案例贯通数据采集、清理、分析（统计分析和文本挖掘）、可视化各个环节，适合文科师生使用。

跨层次，关注不同水平学生的实际需求

本书不仅广泛介绍了后羿采集器、OpenRefine、Excel、Tableau、Flourish等对初学者友好的界面化工具，而且详细讲解了如何使用Python和R两种编程语言进行相关操作，教师可根据情况挑选讲授。

多资源，从备课到授课全方位服务教学

案例窗+二维码，呈现分析国内外经典案例

软件操作视频教程、配套数据集，扫码即可观看、下载

本课教师可申请由作者团队精心制作的教学PPT