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Homework
- 十次作业(请在课程github里查找每一次作业是否齐全,我将按照github里的保存的文件统计)
- 三次课堂点名
- 一次readings分享(请将ppt上传到github!)
- 两次微议题排行榜
- 软件工具分享(任选,
李易峰太太团+dj—high
两个小组完成,请将ppt上传到github!) -
Dealine是农历大年夜,过期不候
。
- 听课(10%)
- 阅读材料(课堂讲解ppt+小组阅读笔记, 10%)
- 小组课堂练习(10%)
- 微议题排行榜(两次,按阅读数和点赞数统计分数 30%)
- 可视化工具使用方法介绍(一次,课堂讲解ppt+公众号文章, 20%)
- 小组期末《数据新闻项目》(第8周课堂讲解小组项目计划ppt+项目说明书+期末项目展示, 20%)
需设置浏览器的文本编码为GB18030
https://data-journalism.github.io/dj2016/attendance.htm
曹颖、王君梁、张苏涵、牟萌、张天娇、薛语寒、李亦云、李月、李昕、罗淇文
要求:
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完成一个数据新闻作品,以网页的形式展现。
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同时提交数据、分析代码(比如R或者python代码)
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可以通过完善第九次作业的方式,即多个不同维度的可视化综合展现
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要有文字介绍,有新闻价值
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最后,将html网页放在名为“FinalProject”的文件夹
- 回到
自己的
github仓库网页,检查提交结果。 - 在
自己的
github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2016
- 回到
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Deadline: 2016年农历大年夜
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参考案例
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下载并安装processing https://processing.org/
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下载并安装p5.js editor http://p5js.org/download/
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下载processing的javascript mode插件 https://github.com/fjenett/javascript-mode-processing/issues/35
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将解压的JavaScriptMode文件夹放在 Users/你的用户名/Documents/Processing/modes/
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打开processing查看JavaScirptMode是否可以使用
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打开processing从File-->exmaples-->add examples当中安装Learning processing 2nd edition
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安装成功后在examples-->learning processing 2nd edition中寻找example_3_3_zoog_mouse代码
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将zoog的样式进行改变,改成“咸蛋超人奥特曼”的样式,加上胳膊,胳膊要像腿一样可以摆动。
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在java模式下将代码另存,找到另存得到的pde文件,从命名为zoog.pde
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设置mode为JavaScirptMode,运行结果输出为html文件,重命名为zoog.html,得到zoog.html和zoog_file文件夹(内有processing.js)
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最后,将zoog.pde、zoog.html和zoog_file文件夹三个放在名为“homework9”的文件夹
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回到
自己的
github仓库网页,检查提交结果。 -
在
自己的
github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016 -
上传到自己的github云端。
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在自己的github云端点pull request提交
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建议(可选):观看一小时编程视频并获取个人证书 http://hello.processing.org/editor/
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建议(可选):使用p5.js改写并实现以上完成的咸蛋超人的作品
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了解和下载echarts http://echarts.baidu.com/tutorial.html#ECharts%20%E7%89%B9%E6%80%A7%E4%BB%8B%E7%BB%8D
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使用echarts的方法 http://echarts.baidu.com/tutorial.html#5%20%E5%88%86%E9%92%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B%20ECharts
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强烈推荐使用echarts基础模板 http://data-journalism.github.io/echarts3/echarts_0_model_full.html [查看源代码]
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将不同的echarts图表放在不同的div里面,例如 https://data-journalism.github.io/echarts3/echarts_5min.html
- 这个方法的要点是将每个图表放在一个指定id的div里。
- 这个时候可以通过css文件指定不同div在页面的位置等属性
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ECharts 地图数据在线生成工具 http://ecomfe.github.io/echarts-map-tool/
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复制echarts gallery的一些例子见:https://github.com/data-journalism/echarts3
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作业内容:
- 采用自己找到的数据
- 要求将不少于五个不同的数据可视化实现方式(如线图、饼图、地图、网络图、散点图、和弦图)放在一个html里
- 最后,将html网页放在名为“homework9”的文件夹
- 回到
自己的
github仓库网页,检查提交结果。 - 在
自己的
github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
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另外,推荐h5小课程:http://study.163.com/course/introduction/1463018.htm
- 请采用以下信息制作一个信息图
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将作品放在名为“homework8”的文件夹
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回到
自己的
github仓库网页,检查提交结果。 -
在
自己的
github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016 -
若图片未显示,可以尝试直接打开这个链接:https://raw.githubusercontent.com/data-journalism/dj2016/gh-pages/infodesign.png
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学习html的网站:http://www.w3school.com.cn/
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向大家推荐一门R编程课程:https://class.coursera.org/rprog-035/lecture 有同学问是否可以使用R替代spss或stata或sas,答案是完全可以。
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使用R绘制统计图
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事先安装好ggplot2、lattice、ggthemes
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按照如下代码进行操作
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将生成的html放在名为“homework7”的文件夹
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回到
自己的
github仓库网页,检查提交结果。 -
在
自己的
github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016 -
可以尝试换一些数据进行操作,比如data(iris)[链接更新] http://data-journalism.github.io/introduction/visualization_using_r.R.html
##第六次作业:安斯库姆数据练习
- 使用Rstudio进行以下练习
- 安装R包ggplot2、dplyr、reshape2
- 输入anscombe,即可查看anscombe数据。
- 执行以下代码 http://data-journalism.github.io/introduction/anscombe.html
- 将最后生成的.html文件放在名为“homework6”的文件夹
- 回到
自己的
github仓库网页,检查提交结果。 - 在
自己的
github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
- 抓取“中国领导干部数据库”所有个人页面 http://cpc.people.com.cn/gbzl/flcx.html
- 提取以下部分信息:姓名、简介、出生年月性别、籍贯、民族、毕业院校、学历/学位、入党时间、参加工作时间、主要经历
- 计算最大出生年、最小出生年、出生年与入党时间的皮尔逊相关系数
- 打开anaconda python中的ipython notebook
- 首先打开terminal。
- mac用户打开terminal的方法 http://jingyan.baidu.com/article/ed2a5d1f34b8d409f6be17cf.html
- win用户打开terminal的方法 http://jingyan.baidu.com/article/a17d52853203818098c8f2dc.html
- 安装beautifulsoup
- 在 terminal中输入 pip install beautifulsoup4
- 参考 http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/#installing-beautiful-soup
- 在terminal中输入 ipython notebook
- 这个时候,会在浏览器中打开一个名为jupyter的页面
- 注意:不要关闭terminal
- 在这个页面的右上角有一个新建(new)按钮,打击选择新建Python2
- 这时,会新建一个页面,以下编程工作在这个页面中完成。
- 学习使用ipython notebook可参考 http://nbviewer.ipython.org/github/ipython/ipython/blob/2.x/examples/Notebook/Index.ipynb
- ipython notebook对于科研的改变可参考 http://www.nature.com/news/interactive-notebooks-sharing-the-code-1.16261
- 按照以下页面python代码抓取空气质量数据[链接更新] http://data-journalism.github.io/introduction/firstCrawler.html
- 将最后生成的.ipynb文件放在名为“homework5”的文件夹
- 回到
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github仓库网页,检查提交结果。 - 在
自己的
github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
- 提出研究题目
- 阐明要解决的问题和新闻价值
- 到国家统计局、世界银行等寻找所需要的数据
- 将以上三点以md的形式提交到小组repo中
- 下载并安装anaconda python https://www.continuum.io/downloads 注意选择2.7版本
- 最后,将md文件放在名为“homework4”的文件夹
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github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
- 打开http://tryr.codeschool.com/完成练习,先完成后四节。
- 每完成一个练习,复制代码到RSTUDIO的代码区域
- 在Rstudio的代码窗口输入代码或写注释,例如文件头:
- 注意:文档名和路径名都尽量不要使用中文
- 在6.3 loading data frames的学习中,要新建这两个文件"targets.csv" "infantry.txt",新建之后你可以把这些数据放在任意一个文件夹,比如D盘里的名为data的文件夹,那么路径名就是:"D:/data/targets.csv"
- 最后,将compile成的html和R代码一同上放在名为“homework3”的文件夹
- 回到
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github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
read.csv("C:/targets.csv")
- 下载安装R软件 http://cran.r-project.org/
- 确保R软件安装完毕后,下载安装Rstudio。 下载链接
- **注意!**安装R和RStudio时,安装路径中均不可出现中文,否则可能会出现一些不可预知的错误
- 打开Rstudio, Rstudio-->File--->R script
- 按ctrl+s(mac为command+s)命名并保存到本地github小组文件夹"homework2"当中
- 打开http://tryr.codeschool.com/完成练习,先完成前四节。
- 每完成一个练习,复制代码到RSTUDIO的代码区域
- 在Rstudio的代码窗口输入代码或写注释,例如文件头:
# tryR
# groupname
# 20150924
###########chapter1############
1+1
###########chapter2############
# start chapter2 below
- 可以按ctrl+enter(mac为command+enter)执行一行代码,全部执行后,
- 在Rstudio里File--->Compile Notebook
- Rstudio会说Install Required Packages,按yes 同意安装,等候2分钟安装完毕,自动开始compile
- 最后,将compile成的html和R代码一同上放在名为“homework2”的文件夹
- 回到
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github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
- 注册一个Github账号(一个小组只需要一个账号,注意需要邮箱验证📮)
- 点击课程代码仓库dj2016右上角的***“Fork”***按钮复制到自己的github页面
- 首先,输入你们的groupname,比如chengjunwang
- 然后,输入***“/”***符号
- 最后,输入***“homework1.md”***
- 在homework1当中,介绍小组成员名单,学号,邮箱
- 关于markdown的介绍 https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown
- 点击Commit new file
- 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。
- 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
- 依次点击new pull request-->Create pull request
- 然后输入title,比如**“homewok1”**
- 再点击一次Create pull request就可以成功提交
南京大学新闻传播学院《数据新闻》2016课程
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