最新数据新闻案例
数据新闻案例分析
数据新闻案例分析数据新闻是指通过数据挖掘、分析和可视化技术，将新闻报道和数据呈现相结合，以更加客观、直观的方式向读者展示新闻事件的一种报道形式。
数据新闻的出现，为新闻报道带来了全新的可能性，使新闻报道更加客观、准确、生动。
下面，我们将通过几个数据新闻案例来分析数据新闻的特点和优势。
首先，我们来看一则关于COVID-19疫情的数据新闻案例。
在疫情期间，各国各地都发布了大量的疫情数据，包括感染人数、死亡人数、治愈人数等。
通过对这些数据的分析，记者们可以制作出疫情地图、疫情走势图等可视化图表，直观地展示疫情的严重程度和发展趋势。
这样的报道不仅可以让读者一目了然地了解疫情的情况，还可以帮助政府和公众更好地制定防控策略。
其次，我们来看一则关于气候变化的数据新闻案例。
随着全球气候变暖的加剧，各种极端天气事件频发。
通过对气温、降雨量、海平面上升等数据的分析，记者们可以制作出气候变化的可视化图表，直观地展示气候变化对人类生活和自然环境的影响。
这样的报道不仅可以引起公众对气候变化的关注，还可以促使政府和社会采取更加积极的应对措施。
最后，我们来看一则关于经济发展的数据新闻案例。
经济数据是各国政府和国际组织发布的重要数据之一，包括国内生产总值、失业率、通货膨胀率等。
通过对这些数据的分析，记者们可以制作出经济发展的可视化图表，直观地展示经济增长的趋势和结构。
这样的报道不仅可以帮助公众了解经济发展的现状和趋势，还可以为投资者和企业提供决策参考。
综上所述，数据新闻通过对大量数据的分析和可视化呈现，为新闻报道带来了全新的可能性。
它不仅可以让读者更加直观地了解新闻事件的情况，还可以帮助政府和社会更好地制定政策和行动。
因此，数据新闻在新闻报道中具有重要的地位和作用，将会在未来得到更加广泛的应用和发展。
2021数据新闻优秀案例
2021数据新闻优秀案例以下是2021年的数据新闻优秀案例：1.《南方都市报》：《年轻人的房子之梦》这是一份以年轻人就业和住房的数据为基础的报道。
数据显示了南方城市年轻人面临的房屋问题，以及他们对未来的展望。
报道涉及了房价和收入之间的关系、购房贷款和家庭支持等问题，并提供了有关改善住房问题的建议。
它还包含了对年轻人的调查，以确定他们的需求和期望。
2.《中国青年报》：《蚂蚁集团，财务数据披露背后的故事》蚂蚁集团的IPO遭遇了政策反复，而其财务数据披露也引起了人们的关注。
这份报道以深入分析的方式探讨了蚂蚁集团在财务数据披露方面面临的挑战，以及相关政策的变化。
报道不仅提供了数据支持，还讨论了一些经济学原理和贸易政策的问题，以便更好地阐明其结论。
3.《北京青年报》：《互联网平台众筹，投资人如何保障自身权益？》这是一份详细介绍互联网平台众筹机制的报告，重点介绍了众筹投资者如何保护自己的投资。
它包括各种类型的众筹，如股权众筹、消费众筹和慈善众筹。
报道揭示了众筹投资者可能面临的风险，并提供了一些关于如何选择众筹平台和投资项目的建议。
4.《中国经济周刊》：《全球数字经济指数分析中国数字经济优势与发展瓶颈》这篇报道通过分析全球数字经济指数，将重点放在数字经济的发展上。
该报道涉及了包括互联网基础设施、数字政府和数字商业在内的各个方面，并着重探讨了中国数字经济的优势和发展瓶颈。
该报道还提供了一些关于如何促进数字经济发展的建议。
5.《财经》：《2020年大数据白皮书——金融之变》这份大数据白皮书是一篇深入研究金融行业的分析报告。
它包括各种数据，包括人口、地理位置、互联网搜索和社交媒体等。
报告的目的是让人们了解金融行业的变化和机遇，并提供有关新趋势和技术的建议，如人工智能、区块链和大数据分析。
这些数据新闻案例展示了数据分析和可视化在新闻领域的应用，也展示了新闻媒体对于深度数据挖掘和分析的热情。
大数据案例数据新闻
大数据案例数据新闻近年来，随着大数据技术的迅猛发展，越来越多的行业开始利用大数据来分析和挖掘潜在的商机。
数据新闻作为一种新兴的新闻报道形式，通过大数据分析和可视化技术，将复杂的数据转化为易于理解和传播的故事，为读者提供全新的信息呈现方式。
本文将以几个大数据案例为例，介绍数据新闻的应用和效果。
1. 医疗行业：利用大数据改善医疗服务质量在医疗行业中，大数据的应用可以帮助医生更好地了解患者的病情和治疗效果，提高医疗服务质量。
通过分析大量的医疗数据，如病人的病历、医疗记录和药物治疗效果等，可以发现潜在的疾病风险和治疗方案，提前预防和干预疾病的发生。
此外，大数据还可以帮助医院优化资源配置，提高工作效率和医疗质量。
2. 金融行业：利用大数据预测金融市场走势在金融行业中，大数据的应用可以帮助投资者更好地预测金融市场的走势，提供更准确的投资建议。
通过分析大量的金融数据，如股票价格、交易量和市场情绪指数等，可以发现市场的规律和趋势，提前做出投资决策。
此外，大数据还可以帮助金融机构识别潜在的风险和欺诈行为，保护投资者的利益。
3. 零售行业：利用大数据优化销售和营销策略在零售行业中，大数据的应用可以帮助企业更好地了解消费者的购物习惯和偏好，优化销售和营销策略。
通过分析大量的销售数据和消费者行为数据，如购买记录、浏览记录和社交媒体数据等，可以发现消费者的需求和趋势，提供个性化的产品推荐和定价策略。
此外，大数据还可以帮助企业预测市场需求和库存需求，提高供应链的效率和运作成本。
4. 媒体行业：利用大数据提供个性化的新闻推荐在媒体行业中，大数据的应用可以帮助媒体机构更好地了解读者的兴趣和偏好，提供个性化的新闻推荐。
通过分析大量的阅读数据和社交媒体数据，如点击记录、评论和分享数据等，可以发现读者的关注点和喜好，为读者提供定制化的新闻内容。
此外，大数据还可以帮助媒体机构优化新闻报道和编辑流程，提高新闻报道的质量和效率。
综上所述，大数据在各个行业的应用案例中，都展现出了巨大的潜力和价值。
大数据案例数据新闻
大数据案例数据新闻随着大数据技术的快速发展，大数据应用在各个行业中的案例也越来越丰富。
本文将为您介绍几个有关大数据案例的数据新闻，详细描述了这些案例中所使用的大数据技术和取得的成果。
1. 基于大数据的智能交通管理系统在某个城市中，政府利用大数据技术开辟了一套智能交通管理系统，通过采集各路段的交通数据，包括车辆数量、车速、拥堵情况等，利用大数据分析和机器学习算法，实时预测交通拥堵状况，并提供最佳的交通路线推荐。
这个系统有效地减少了交通拥堵，提高了交通效率，为市民提供了更好的出行体验。
2. 大数据在医疗行业的应用医疗行业是一个充满数据的行业，利用大数据技术可以匡助医生更好地进行诊断和治疗。
例如，在一个医疗机构中，通过采集患者的病历数据、实验室检查数据、影像数据等，利用大数据分析技术和人工智能算法，可以匡助医生快速准确地诊断疾病，并提供个性化的治疗方案。
这种应用大大提高了医疗效率，减少了误诊率，为患者提供了更好的医疗服务。
3. 大数据在金融风控中的应用在金融行业中，风控是一项非常重要的工作。
通过采集客户的交易数据、信用数据、行为数据等，利用大数据分析和机器学习算法，可以实时监测客户的交易行为，及时发现异常交易和欺诈行为，并采取相应的措施进行风险控制。
这种应用可以匡助金融机构减少风险，保护客户的资金安全。
4. 大数据在电商行业中的应用电商行业是一个充满竞争的行业，利用大数据技术可以匡助电商企业更好地了解客户需求，提供个性化的推荐和服务。
通过采集客户的浏览记录、购买记录、评价数据等，利用大数据分析和机器学习算法，可以对客户进行精准的画像，预测客户的购买意愿，提供个性化的商品推荐和促销活动，提高销售额和客户满意度。
5. 大数据在城市规划中的应用在城市规划中，大数据技术可以匡助政府更好地了解城市的发展趋势和问题，制定科学合理的规划方案。
通过采集城市的人口数据、交通数据、环境数据等，利用大数据分析和可视化技术，可以发现城市的热点区域、交通瓶颈、环境污染等问题，并提供相应的解决方案。
数据新闻可视化案例
数据新闻可视化案例
数据新闻可视化是一种通过图表、地图、图像等方式呈现数据信息的方式。
近年来，随着大数据时代的到来，数据新闻可视化得到了越来越广泛的应用。
下面是几个数据新闻可视化案例。
1. 《新型肺炎疫情实时动态》
在疫情期间，《新型肺炎疫情实时动态》是一个非常好的例子。
该可视化工具通过地图、折线图等方式实时展示疫情的传播情况，让人们更加清晰地了解疫情的发展趋势。
2. 《美国选举投票结果可视化》
在美国总统大选中，《美国选举投票结果可视化》也是一个非常
好的案例。
该可视化工具可以实时展示各州的投票结果，通过颜色深浅和数字变化等方式让人们更加清晰地了解各州的选举情况。
3. 《全国高考分数线查询可视化》
在高考期间，《全国高考分数线查询可视化》是一个非常实用的
工具。
该可视化工具通过地图和柱状图展示各个地区的高考分数线，让考生和家长更加方便快捷地查询各地的分数线情况。
4. 《全球碳排放量可视化》
在环保方面，《全球碳排放量可视化》是一个非常有意义的可视
化工具。
该工具可以展示各个国家的碳排放量以及排放量的变化趋势，让人们更加清晰地了解全球环境问题。
总之，数据新闻可视化是一种非常重要的数据展示方式，在各个领域都有广泛的应用。
随着技术的不断发展，相信数据新闻可视化会
越来越成熟和完善。
大数据案例数据新闻
大数据案例数据新闻随着社会信息化的快速发展，大数据已经成为了推动社会进步和创新的重要力量。
大数据的应用涵盖了各个领域，其中之一就是数据新闻。
数据新闻是指通过采集、整理和分析大量数据，将数据转化为可视化的形式，以便更好地传达信息和呈现事实的一种新闻形式。
下面将介绍几个大数据案例数据新闻，展示大数据在新闻领域的应用。
1. 疫情数据分析新闻随着全球新冠疫情的爆发，疫情数据分析成为了人们关注的焦点。
通过采集各国疫情数据，包括感染人数、治愈人数、死亡人数等，可以对疫情的传播趋势和影响进行分析。
数据新闻可以通过可视化的方式展示疫情数据，例如制作疫情地图、趋势图和对照图等，匡助公众更好地了解疫情的发展情况，提高公众的防护意识。
2. 网络舆情数据分析新闻随着互联网的普及，网络舆情对社会的影响越来越大。
通过采集和分析大量的网络舆情数据，可以了解公众对某一事件或者话题的态度和观点。
数据新闻可以通过制作情感分析图、热词云图等方式，直观地展示公众的情绪和关注点。
这样的数据新闻可以匡助政府和企业更好地了解公众的需求和意见，为决策提供参考依据。
3. 交通数据分析新闻交通拥堵是城市发展中常见的问题，通过采集和分析交通数据，可以匡助人们更好地规划出行路线，减少拥堵。
数据新闻可以通过制作实时交通图、拥堵热点图等方式，向公众展示当前的交通状况。
这样的数据新闻可以匡助公众选择合适的出行方式和时间，提高出行效率，减少能源消耗和环境污染。
4. 经济数据分析新闻经济数据是衡量一个国家或者地区经济发展状况的重要指标。
通过采集和分析大量的经济数据，可以了解经济的增长速度、产业结构和就业情况等。
数据新闻可以通过制作经济增长曲线图、行业占比图等方式，向公众展示经济的发展情况。
这样的数据新闻可以匡助公众了解经济的现状和趋势，为投资和创业提供参考依据。
总结：大数据案例数据新闻通过采集、整理和分析大量的数据，将数据转化为可视化的形式，以更好地传达信息和呈现事实。
数据新闻案例
数据新闻案例数据新闻是指利用数据分析和可视化技术，通过新闻报道的形式，向公众传递相关的数据信息和分析结果。
数据新闻的出现，使新闻报道更加客观、准确，也更具有说服力。
下面我们将通过几个数据新闻案例，来看看数据新闻是如何应用于实际新闻报道中的。
案例一，美国大选数据分析。
在美国大选期间，各大媒体都会进行大量的数据收集和分析，以预测候选人的胜负情况。
通过对历史选举数据、民意调查数据、候选人竞选活动数据等进行综合分析，媒体可以给出不同的选举结果预测。
通过制作各种图表、地图等可视化图形，将数据呈现给读者，让读者更直观地了解候选人的支持率、竞选活动的覆盖范围等信息。
这样的数据新闻报道，不仅增加了新闻报道的可信度，也提高了读者对选举结果的理解和预测能力。
案例二，疫情数据可视化。
在新冠疫情期间，各国政府和媒体都对疫情数据进行了大量的收集和分析。
通过制作疫情地图、趋势图、感染率图等可视化图形，可以清晰地展示疫情的传播情况、高风险地区、防控措施的效果等信息。
这样的数据新闻报道，不仅帮助公众更好地了解疫情的发展趋势，也对政府的疫情防控政策起到了监督和引导作用。
案例三，经济数据分析。
经济数据对于一个国家的发展至关重要，各大媒体会对就业率、GDP增长率、通货膨胀率等经济指标进行持续跟踪和报道。
通过制作就业率趋势图、GDP增长率对比图等可视化图形，可以更直观地展示一个国家经济的发展状况。
这样的数据新闻报道，不仅帮助公众了解国家经济的整体状况，也对个人和企业的决策提供了重要的参考依据。
结语。
通过以上几个数据新闻案例的介绍，我们可以看到数据新闻在新闻报道中的重要作用。
数据新闻不仅可以让新闻报道更加客观、准确，也可以帮助公众更好地理解复杂的信息。
随着大数据和人工智能技术的发展，相信数据新闻在未来会发挥更加重要的作用，成为新闻报道的重要形式之一。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事-应用案例
大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。
大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。
然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。
现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。
大数据应用案例之电视媒体对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
大数据应用案例之社交网络数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括Hadoop 战略部署。
五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo 数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。
大数据应用案例之医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。
该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
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大数据图说高考志愿填报：您准备好了吗？
随着高考落下帷幕，各省份的高考志愿填报工作也即将开始，如何正确的选择学校与专业方向，对于广大考生来说，亦是一场同样重要的考验。
高考分数是考生打开高校大门的重要敲门砖，充分利用好自己的分数，做出合理选择，对最终被心仪的学校及专业录取至关重要。
为帮助考生准确选择学校与专业方向，人民网舆情监测室联合升学网，以教育部2013年录取和报考数据为基础，进行了全国高考大数据分析，希望能帮助考生做好志愿填报工作，走好人生中的重要一步。
然而从去年的报考情况来看，部分考生在择校时的失误，不但浪费了自己辛苦努力的成果，也直接导致了与心仪的学校失之交臂。
据统计，2013年共有4.90%的考生高考分数高于院校专业最低录取分数50分以上，有近30%的考生高考分数高于院校专业录取最低分20分以上。
图1.2013年报考及录取情况
2014年，共有939万人报名参加高考，全国高校计划招生698万人，其中本科363万人，高职(专科)335万人，录取率为74.33%。
2013年全国高考报名人数为915万人，录取680多万人，录取率为75%。
图2.2014年高考及录取概况
总体而言，2014年的录取率与2013年报名人数、招生计划数、录取率差异不大，因此2013年的高招录取结果对2014届考生有着重要的参考和借鉴意义。
一、考生择校偏好及高校录取难度指数
通过对2013年录取数据的分析发现，院校录取情况及考生择校偏好体现出以下特点：
传统名校录取指数名列前茅
传统的名校在高考院校录取难度指数中占据前列，清华大学、北京大学、中国人民大学这三所知名高校占据了文科考生报考院校的前三甲，清华大学、北京大学和北京大学医学部占据了理科考生报考院校的前三甲。
这充分反映了传统名校的实力和在考生心目中的位置。
教育部直属高校占据高校录取指数居前位置
在全国高校管理体制的调整的过程中，一批实力较强、学科特色鲜明的高校划归教育部管理（75所），这75所高校由于其在教学、科研方面的实力，在国内具有很高的影响力，因此也赢得了大多数考生的青睐，其高校录取指数也相对较高。
在2013年高考录取指数排名中，这75所院校占据了前50名中绝大部分位置。
部委直属特色院校有竞争优势
部委直属院校由于其专业特色、部委直属关系、以及考生在就业方面的预期等因素受到考生的热捧，北京航空航天大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学也都位居前列，这说明这些院校在考生心目中具有较大的吸引力。
院校专业设置和地理位置影响考生的选择
前50位的院校中财经类、政法类和语言类高校由于其专业受到当前考生热捧，因此这些院校受到众多考生的青睐。
同时院校所在地理位置也是影响考生
院校选择的重要因素，在前50位的院校中除了西安交通大学、西北工业大学、西南财经大学、四川大学、重庆大学和电子科技大学地处西部外，其他44所高校全部地处中东部。
数据来源与高校录取（难度）指数计算步骤
首先，本指数所使用数据，来自各省区市招生考试部门向教育主管部门报送和向社会发布的最终录取数据。
其次，在数据处理分析方面，具体采取以下步骤：
第一步：计算2013年高校在某省录取所有考生录取分数的批次线差的算术平均值；对于高考满分不是750分的省份，将考生录取分数转换成750分后再进行计算。
第二步：将各省的计算结果进行加权处理，得出高校在全国范围内录取的批次线差。
第三步：将计算出的高校在全国范围内录取的批次线差进行排序，并进行无量纲化处理，得出2013高考录取指数。
第一步：
满分为750分省份，以北京为例：
某北京市理科考生分数，被A高校录取，当年北京市理科一批线为，A高校在北京录取批次线差的加权平均值为
；其中n是录取考生数量。
第二步：
对于A高校而言，其全国范围内的线差，其中m 是A高校录取考生的省份。
第三步：
无量纲化处理。
最终，依据上述数据与方法计算结果如"附表1 考生报考难度指数"所示，我们在此基础上分别列出文理科考生报考难度指数的前十名学校，如图3与图4。
需要指数说明的是，考生报考难度指数列表运用历史数据和可资验证的方法，具有一定的参考价值和科学性。
但考生报考志愿时，仍需要结合教育与高校权威部门2014年相关情况的最新报告，结合自身情况，向有关专家和有报考指导经验的资深中学老师请教。
图3.文科生报考难度指数
与考生和家长多年形成的基本概念不同，由于理工科院校招收文科考生数量相对较少，因此文科考生报考理工科院校难度更大。
以2013年为例，清华大学文科考生招生计划为130人，理科考生招生计划为1602人，因此在2013年文科考生报考清华大学的难度要高于北京大学。
图4.理科生报考难度指数
高校报考难度指数不仅反映了学校报考的难度，同时也反映了高等院校在考生心目中的学术水平排行和考生的择校倾向，录取难度指数越高，考生的择校倾向性也越强，考生在择校时应注意这一规律，理性择校，避免出现扎堆报考现象，导致部分考生浪费辛苦考得的优秀成绩。
二、专业选择：理科生注重二次选择机会，文科生偏爱法学
在教育部公布的《普通高等学校本科专业目录(2012)》中共有506个本科专业，优秀考生在分数上的优势使优秀考生能够更加自由的选择专业，因此更能反映该专业的热门程度，代表着考生对于该专业的偏好。
本报告选取各省前1000名文理科考生进行统计分析。
2013年优秀文科考生共选择178个文科专业，344个理科专业。
其中优秀考生报考人数最多的十大专业分别占到优秀文
科考生总数的35.7%和优秀理科考生总数的46.5%。
注：专业名称依据各省招生计划，未严格按照《普通高等学校本科专业目录（2012）》进行统计。
表1 优秀考生专业选择
在理科优秀考生选择最多的专业是工科实验班，因为工科实验班具有二次选择专业的机会，更受优秀考生的欢迎。
排在第二位的是临床医学专业，排在文科优秀考生选择第一位的是法学专业。
在考察这些热门专业时，考生还要兼顾大学毕业生就业率水平，科学合理地填报和选择。
三、录取人数最多的本科专业
录取人数最多的专业，往往代表了未来广泛的、大量的社会需求。
2013年高校录取的理科考生集中在工学，包括：电子信息类（电子信息工程、通信工程）、自动化类（自动化）、电气类（电气工程及其自动化）、计算机类（计算机科学与技术、软件工程）、机械类（机械设计制造及其自动化）、土木类（土木工程）；管理学（会计学）、医学（临床医学）。
文科考生则集中在文学（英语、汉语言文学）、法学（法学）、经济学（国际经济与贸易、金融学）、管理学（会计学、财务管理、市场营销、工商管理、旅游管理）等专业。
表2 录取人数最多的专业
值得注意的是，某一专业的大量招生也会带来在就业市场上激烈的竞争，2013年计算机类专业（仅限于计算机科学与技术、软件工程）共录取本科考生超过13万人，这也意味着2017年的计算机就业市场将迎来超过13万人的就业大潮，且仅为应届毕业生数量。
因而在选择专业时，不仅需考虑录取的难易程度，还须将四年后的就业市场饱和度及大趋势考虑在内。
下面是新华网，数据新闻。