
我们在学数据分析的过程中会接触很多的知识,比如数据挖掘、数据分析等。其中数据分析中最后一个工作就是数据可视化,而数据可视化是数据分析工作中最简单也是最为重要的一道最后工序,如果数据可视化做不好,就无法很好地表达数据分析的结果,那么数据分析做的再好也是无用的,因为无法让别人理解。由此我们看出数据可视化的重要性,现在数据可视化的发展有了很大的进步,那么在未来我们如何做好数据可视化呢?
其实数据可视化和信息的传播融合发展是一个极好的道路,而这个信息传播最好是和新闻传播挂钩,这样就能够让数据可视化和新闻传播共同发展。在大数据时代意味着一切皆可被数据化,一般来说,新闻媒体肩负着监督环境、传播信息、对周围世界变化。提到数据新闻,就是数据可视化让传统的新闻嗅觉、讲述引人入胜的故事的能力和海量的数据信息结合在一起的可能性。通过对数据整理归纳,以及视觉效果包装,然后搭建新闻讲述框架,共同用数据可视化方式为受众提供直观或交互式阅读体验,这样就能够大幅度提升了信息传播效果。
当然,新闻的内容只有深刻的理解才能够报道出深刻的感觉,但是在实际操作中,记者不能事事亲历,有时候很难把报道中的主观成分全媒体时代,如果人人都能够报道新闻,那么海量信息就会彼此关联松散,让个体产生信息焦虑。而深度报道中,如何让历史数据和事实更有可视性和可性度是我们需要注意的问题,这就需要数据可视化来解决。在数据搜集和分析过程中,直接加强了记者对新闻主题和背景的理解,为讲好新闻故事提供逻辑线索,以数据为基石确保新闻的真实性和客观性。可视化以通俗易懂的方式,可以利用各种专业软件抓取、分析并形象化呈现数据,增强了新闻的艺术性和技术性。
所以说我们需要培养能够为数据可视化服务的相关人才。具体的方式就是在数据记者方面,应该提升挑选题、挖掘数据和编辑数据的业务水平,获取,分析和发现具有新闻价值的数据;新闻应用程序开发者,应提高数据深度研究、数据运算、从多种渠道快速获取数据等方面的能力。当然在大数据时代下,新闻教育应该拓宽视野,实行文理结合,通过文理交融,让学生有更多的机会学习如何获取数据、理解数据和展示数据,解决了相关人才匮乏的问题。数据可视化等应用技术加快推进传统媒体和新兴媒体融合发展,充分运用新技术新应用创新。媒体发展时也多次强调创新新闻传播手段,适应社会信息传播技术,打造具有竟争力、传播力、公信力和影响力的媒体。
在这篇文章中我们给大家介绍了对未来数据可视化的展望,其实通过这篇文章我们不难发现,数据可视化能够解决现在媒体面对的很大的问题,也间接明白了大数据无意间改变了我们的生活方式,希望这篇文章能够更好地帮助大家理解数据可视化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29