数据新闻选题策划

数据新闻选题策划

在信息时代，数据已经成为我们获取和了解世界的基本手段之一。数据新闻作为新闻传播领域的一个新兴分支，正通过大数据技术的应用，向我们呈现更加丰富、深入的新闻信息。然而，如何选择好的数据新闻选题，成为了数据新闻从业者需要着重考虑的问题。本文为大家介绍几种常见的数据新闻选题策划方式。

1 情感分析类选题

通过情感分析工具对大众舆情进行分析，可以从另一个角度了解某个事件在公众心理中的评价和反应，为深入解读事件提供参考。比如，在政策上，经济类事件等方面，对情感分析中出现频率较高的词汇进行提取和分析，可以初步判断事件所涉及的领域、群体和政策方向等。因此，情感分析类选题适合具有一定专业背景的新闻从业者。

2 数据可视化类选题

数据可视化类选题，是一种将数据可视化呈现的手段，它直观地展示了数据之间的关系，让读者可以一眼看清信息。这种方式不仅具有很强的吸引力，而且传达的信息也比纯文字报道更加深刻。在数据可视化类选题的选择上，需要从某个行业或领域中选出一个有代表性的数据集，然后根据数据的类型进行不同的可视化呈现，如折线图、柱状图、饼图等，来体现所选数据集中的信息和趋势。

3 数据对比类选题

对比是一种常见的关键词，但是采用数据对比类选题涉及到的是更加复杂的数据挖掘和分析工作。一般情况下，这种选题方式需要搜集大量数据或者数据库，然后对选中的数据集进行对比。比如：对比中国各个省份的经济发展情况，北上广等一线城市和二线城市的人口流动情况等。

4 新兴技术应用类选题

新兴技术应用是目前最受关注的话题之一。这种选题方式主要是针对新兴技术的应用效果，评估其优劣势。可以从以下几个方面考虑：使用人数、使用方法、应用领域、技术的优劣势等方面。通过对这些方面的数据分析，可以形成对新兴技术的全面评估和分析。

结语

数据新闻是未来新闻传媒领域的重中之重，掌握一些选题策划的方法也极其必要。透过纯数据呈现的背后深意，用更直观且有价值的方式诠释真正发生的事情。在选取数据新闻选题的时候，需要从多个角度进行考虑，兼顾专业性、新闻价值以及观众的需求，这样才能有机会呈现让人难以忽视的媒体范本。

在情感分析、词云分析、词频分析和聚类分析中，可以通过文本分析技术实现的是：

1 情感分析：通过对文本进行情感分类，判断其中表达的情绪或情感倾向，如正面、负面或中性情感。

2 词云分析：通过对文本中词语的频率进行统计和可视化，生成词云图，以展示文本中重要或常见的关键词。

3 词频分析：通过计算文本中不同词语的出现频率，确定其在文本中的重要性或热度，并展示出现频率较高的词语。

4 聚类分析：通过将文本按照其相似性进行分组或聚类，将具有相似主题、内容或特征的文本归为一类，以揭示文本数据的结构和相关性。

这些技术都是通过对文本进行分析和处理，提取出文本的特征或信息，并进行进一步的处理和可视化，以帮助理解文本的含义、趋势或关联性。

有时候我们需要将外部信息导入到Microsoft Office Excel中进行数据分析，很多人使用的方法就是先对数据进行复制然后在黏贴，这样对于多个数据的很是麻烦，不仅耗时而且容易出错。其实，只要你在Excel中连接外部数据就可以搞定，这样不仅可以在Excel中定期分析此数据，还可以自动刷新（或更新）来自原始数据源的Excel工作簿，而不论该数据源是否用新信息进行了更新。

安全性 您的计算机可能禁用与外部数据的连接。若要在打开工作簿时连接到数据，必须通过使用“信任中心”栏或者将工作簿放在受信任位置来启用数据连接。

在“数据”选项卡上的“获取外部数据”组中，单击“现有连接”。

将显示“现有连接”对话框。

在该对话框顶部的“显示”下拉列表中，执行下列操作之一：

若要显示所有连接，请单击“所有连接”。这是默认选项。

若要只显示最近使用的连接的列表，请单击“此工作簿中的连接”。

此列表是从以下连接创建的：已经定义的连接、使用数据连接向导的“选择数据源”对话框创建的连接或者以前在该对话框中选择的连接。

若要只显示计算机上可用的连接，请单击“此计算机的连接文件”。

此列表是从通常存储在“我的文档”中的“我的数据源”文件夹创建的。

若要只显示网络上可访问连接文件的可用连接，请单击“网络的连接文件”。

此列表是从 Microsoft Office SharePoint Server 2007 网站上的ExcelServices 数据连接库 (DCL) 创建的。DCL 是 Microsoft Office SharePoint Services 2007 网站上的一个文档库，其中包含一个 Office 数据连接 (ODC) 文件 (odc) 的集合。DCL 通常由网站管理员设置，网站管理员还可以将 SharePoint 网站配置为在“外部连接”对话框中显示此 DCL 中的 ODC 文件。有关详细信息，请参阅 Office SharePoint Server 2007 管理中心帮助。

如果没有看到所需的连接，则可以单击“浏览更多”以显示“选取数据源”对话框，然后单击“新建源”启动数据连接向导，从而创建连接。

注释 如果从“网络的连接文件”或“此计算机上的连接文件”类别中选择连接，则连接文件将作为新工作簿连接复制到工作簿中，然后将用作新连接信息。

选择所需的连接，然后单击“打开”。

将显示“导入数据”对话框。

在“请选择该数据在工作簿中的显示方式”下，执行下列操作之一：

若要创建表以进行简单排序和筛选，请单击“表”。

若要创建数据透视表以通过聚合及合计数据来汇总大量数据，请单击“数据透视表”。

若要创建数据透视表和数据透视图以可视地汇总数据，请单击“数据透视图和数据透视表”。

若要将所选连接存储在工作簿中以便今后使用，请单击“仅创建连接”。

使用此选项将选定的连接存储到工作簿中以备后用。例如，如果要连接到联机分析处理 (OLAP) 多维数据集数据源，而且打算通过使用“转换为公式”命令（在“选项”选项卡上的“工具”组中，单击“OLAP 工具”）将数据透视表单元格转换为工作表公式，则可以使用此选项，因为不必保存数据透视表。

注释 这些选项并非对于所有类型的数据连接（包括文本、Web 查询和 XML）都可用。

在“数据的放置位置”下，执行下列操作之一：

若要将数据透视表或数据透视图放在现有的工作表中，请选择“现有工作表”，然后键入要放置数据透视表的单元格区域的第一个单元格。

也可以单击“压缩对话框”以临时隐藏对话框，在工作表上选择单元格以后，再按“展开对话框”。

若要将数据透视表放在新工作表中，并以单元格 A1 为起始位置，请单击“新建工作表”。

或者，可以通过以下方法来更改连接属性：单击“属性”、在“连接属性”、“外部数据区域”或“XML 映射属性”对话框中进行更改，然后单击“确定”。

人工智能产品的定义较为广泛，智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以叫做人工智能产品。本文讨论的人工智能产品主要是指在互联网产品中运用人工智能技术。

互联网产品主要着手与解决用户的痛点，对于C端产品来说，痛点就是指的个人想解决而无法解决的问题，如个人想要美化自己的照片，但是他不会复杂的PS软件，于是美图秀秀就可以解决这个痛点。从KANO模型中，就是满足用户的基本需求与期望需求。

人工智能产品（在互联网产品中运用人工智能技术）则是要满足用户的兴奋需求。如将情感分析运用到电商的产品评论中，用户则可以通过可视化的数据展示来大致对产品有个全面、直观的了解，而不再需要自己一页一页的翻看评论内容。

互联网产品主要关注点在于用户需求、流程设计、交互设计、商业模式等。着眼于用户需求，设计满足用户需求的产品，通过合理的流程设计、交互设计达到产品目标，进而实现商业目标。典型的思路是发现用户需求——>设计满足用户需求的产品——>迭代完善、产品运营——>商业变现。

人工智能产品关注点在于模型的构建，它不再是对于布局、交互的推敲，而是通过选择合适的数据，构建合适的模型，最终呈现出来的是好的效果。什么是好的效果呢？这就需要引入评测指标。互联网的评测指标有我们熟知的留存率、转化率、日活跃等，那么人工智能的产品主要是通过一些统计指标来描述，以情感分析为例，把情感分析看成一个分类问题，则可以使用P、R、A、F值来描述。

1）查准率（Precision）：P值，衡量某类分类中识别正确的比例，如情感分析中，有10条被分类为“正向”，其中8条是分类正确的（由人工审核），那么P=8/10=80%

2）查全率（Recall）：R值，又叫查全率，又叫召回度，指的是某类被被正确分类的比例，同样以情感分析为例，100条数据中有10条是正向的，机器分类后，这10条中有7条被分类为正向，则R=7/10=70%

3)F值，因为P值和R值通常是两个相互矛盾的指标，即一个越高另一个越低，F则是两者综合考虑的指标，不考虑调节P、R权重的情况下，F=2PR/(P+R)

4）精确度（Accuracy）：这个最好理解，就是被准确分类的比例，也就是正确率。如100条数据，90条是被正确分类的，则A=90/100=90%。

以上指标越高，说明模型效果越好。

我们从上面内容可以知道，人工智能产品设计关注：数据——>模型——>效果评估。

现在我们以情感分析为例子说明产品设计的过程。

1）数据：

数据的选择对最终模型的结果有直接影响，情感分析，根据不同的目的，选择的数据也不同。如将情感分析运用于**票房预测，则一些更新及时、内容丰富的数据源，如微博，是比较好的选择。如果是应用于商品的评价，如电子产品，很多评测内容是无法在短短几句话内描述清楚的，这时候微博不是个好的选择，选择论坛上更新较慢、但是详细的内容就比较适合。

如果能在产品的早期就有引入人工智能的打算，则可以在产品中事先做好数据采集。

2）模型：

在选择模型中，产品需要了解不同的模型的优缺点，进而选择更加合适的模型。在情感分析中，NB、SVM、N-gram都是常用的模型，其中SVM效果最好（这是已有的结论），如果是其他的智能产品，可能需要算法团队进行实验，给出测试数据，进而选择合适的模型。

3）效果评估：

效果评估在上文中已经描述得比较清楚，具体指标不再赘述。

4）产品呈现：

最后这一步，是将结果展示给用户。在情感分析中，我们可以选择雷达图、词云、情感趋势图来展示结果。取决于产品属性，如电商产品评论挖掘，可以使用词云；

如舆论分析，可以使用情感趋势图。

人工智能产品的设计要关注：数据、模型、评判、呈现。

题主是否想询问“python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论？”python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论具体如下：

1、数据质量对结果影响较大，收集到的评论数据的质量和数量都会对模型的结果产生影响。在实际应用中，如果数据质量较低或者数量不足，可能需要使用数据增强或者其他方法来提高数据质量和数量。

2、神经网络模型的设计和调参对结果影响较大，选择合适的神经网络模型、优化算法和参数对结果的影响非常重要。在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择适合的神经网络模型，并对模型的参数进行调整和优化。

3、情感分析的准确率不够高，虽然使用循环神经网络进行情感分析可以得到不错的结果，但是仍存在一定的误差和不确定性。在实际应用中，可能需要考虑其他方法来提高情感分析的准确率和稳定性。

http://minieastdaycom/bdmip/180414224336264html

在这篇文章中，主要介绍的内容有：

1、将单词转换为特征向量

2、TF-IDF计算单词关联度

文本的预处理和分词。

如何将单词等分类数据转成为数值格式，以方便我们后面使用机器学习来训练模型。

一、将单词转换为特征向量

词袋模型(bag-of-words model)：将文本以数值特征向量的形式来表示。主要通过两个步骤来实现词袋模型：

1、为整个文档集(包含了许多的文档)上的每个单词创建一个唯一的标记。

2、为每个文档构建一个特征向量，主要包含每个单词在文档上的出现次数。

注意：由于每个文档中出现的单词数量只是整个文档集中很少的一部分，因此会有很多的单词没有出现过，就会被标记为0。所以，特征向量中大多数的元素就会为0，就会产生稀疏矩阵。

下面通过sklearn的CountVectorizer来实现一个词袋模型，将文档转换成为特征向量

通过countvocabulary_我们可以看出每个单词所对应的索引位置，每一个句子都是由一个6维的特征向量所组成。其中，第一列的索引为0，对应单词"and"，"and"在第一和二条句子中没有出现过，所以为0，在第三条句子中出现过一些，所以为1。特征向量中的值也被称为原始词频(raw term frequency)简写为tf(t,d)，表示在文档d中词汇t的出现次数。

注意：在上面词袋模型中，我们是使用单个的单词来构建词向量，这样的序列被称为1元组(1-gram)或单元组(unigram)模型。除了一元组以外，我们还可以构建n元组(n-gram)。n元组模型中的n取值与特定的应用场景有关，如在反垃圾邮件中，n的值为3或4的n元组可以获得比较好的效果。下面举例说明一下n元组，如在"the weather is sweet"这句话中，

1元组："the"、"weather"、"is"、"sweet"。

2元组："the weather"、"weather is"、"is sweet"。

在sklearn中，可以设置CountVecorizer中的ngram_range参数来构建不同的n元组模型，默认ngram_range=(1,1)。

sklearn通过CountVecorizer构建2元组

二、TF-IDF计算单词关联度

在使用上面的方法来构建词向量的时候可能会遇到一个问题：一个单词在不同类型的文档中都出现，这种类型的单词其实是不具备文档类型的区分能力。我们通过TF-IDF算法来构建词向量，从而来克服这个问题。

词频-逆文档频率(TF-IDF，term frequency-inverse document frequency)：tf-idf可以定义为词频×逆文档频率

其中tf(t,d)表示单词t在文档d中的出现次数，idf(t,d)为逆文档频率，计算公式如下

其中，nd表示文档的总数，df(t,d)表示包含单词t的文档d的数量。分母中加入常数1，是为了防止df(t,d)=0的情况，导致分母为0。取log的目的是保证当df(t,d)很小的时候，不会导致idf(t,d)过大。

通过sklearn的TfidfTransformer和CountVectorizer来计算tf-idf

可以发现"is"(第二列)和"the"(第六列)，它们在三个句子中都出现过，它们对于文档的分类所提供的信息并不会很多，所以它们的tf-idf的值相对来说都是比较小的。

注意：sklearn中的TfidfTransformer的TF-IDF的计算与我们上面所定义TF-IDF的公式有所不同,sklearn的TF-IDF计算公式

通常在计算TF-IDF之前，会对原始词频tf(t,d)做归一化处理，TfidfTransformer是直接对tf-idf做归一化。TfidfTransformer默认使用L2归一化，它通过与一个未归一化特征向量L2范数的比值，使得返回向量的长度为1，计算公式如下：

下面通过一个例子来说明sklearn中的TfidfTransformer的tf-idf的计算过程，以上面的第一句话"The sun is shining"为例子

1、计算原始词频

a、单词所对应的下标

b、计算第三句话的原始词频tf(t,d)

c、计算逆文档频率idf(t,d)

注意：其他的词在计算tf-idf都是0，因为原始词频为0，所以就不需要计算idf了，log是以自然数e为底。

d、计算tf-idf

所以，第一个句子的tf-idf特征向量为[0,1,129,129,0,1,0]

e、tf-idf的L2归一化