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几年前，我的老板让我帮他准备一门关于数据新闻的大学课程，当时我们正在上另一门关于网页设计的课程。为什么要从网页设计转向数据新闻？
起初，我对这个提议感到困惑，不知道我的老板在打什么主意，但最终，我意识到他是对的。
我开始问谷歌什么是数据新闻，事实上，我没有找到这么多。经过一番搜索，我想到了这个有趣的网站。我读了一些材料，我确信数据新闻与数据科学非常相似。但是我错了。
经过进一步的搜索，我发现数据新闻是另一个世界，它与数据科学有共同之处，但确实是不同的。
至少有四个因素使数据新闻不同于数据科学:
- 目的
- 目标受众
- 生命周期
- 最后结局
正如你可能知道的，数据科学是一套分析数据并从中提取洞察力的算法、技术和策略。
数据新闻是数据驱动的新闻，它收集、分析和过滤数据，创造有趣的故事。
数据科学的主要目标是从数据中提取知识，做出一些决策。相反，数据新闻旨在利用数据，创造或丰富新闻。
无论如何，数据科学和数据新闻有一个共同点，即数据，它们用来实现不同目标的技术可能是相同的。
通常，当您开始一个数据科学项目时，您不会考虑您的受众，即阅读您成果的人或团队。然而，数据科学项目也有受众，通常是您的老板或最终客户。所以，你写了一份最终报告来说服你的老板(或者你的公司或者你的客户)做出一些决定。
相反，在数据新闻项目中，受众是不同的，因为它与广大公众、杂志或期刊的读者一致。你不必说服他们做一些决定。相反，你的新闻应该告知、娱乐或激起你的观众的情绪。
数据科学项目生命周期包括以下四个阶段:
- 理解问题
- 数据采集、争论和探索
- 特征工程
- 模型构建和部署
数据新闻项目可能包括前面的步骤，但最后两个步骤不是强制性的。数据新闻项目可能只包括某些特定新闻的建模，在这些新闻中，预测可能是有用的。一般来说，典型的数据新闻项目包括以下步骤:
- 思维能力
- 数据采集、争论和探索
- 数据可视化
- 数据叙事(或讲故事)。
此外，在这两种情况下，数据采集是不同的。通常，在数据科学中，数据已经由客户或您的老板提供，尽管它们可能会被其他外部数据丰富。
**在数据新闻业中，最困难的任务之一是数据采集，因为数据还不可用。**此外，在项目生命周期中可能会出现新的数据，这就需要对原有的项目理念进行调整以适应新的数据。
最后，数据可视化和数据叙事在数据新闻中发挥着重要作用，因为所有制作的图表必须与新闻故事相结合，以构建吸引人的故事。
最终结果是你的项目应该传达的最终信息。在数据科学中，最终的结果可能是一个软件产品或一组图表，可以用来做出一些决策。
在数据新闻中，最终的结果是一条新闻，发表在期刊或杂志上。
答案是肯定的，我们可以。又是怎么做到的？
数据新闻可能有助于数据科学家在项目生命周期中改变想法。数据科学家也可以用他们的数据产生一个吸引人的故事，而不是产生一个简单的报告。
一个数据科学家应该表现得像一个讲故事的人，他有很好的沟通技巧，能将数据转化为智慧。
我读了一本非常有趣的书，书名是《数据可视化简介:讲故事:数据科学家指南》，作者是 Jose Berengueres。这本书准确描述了如何将数据转化为智慧。
数据记者的心态也可以帮助数据科学家超越他们的数据，寻找新的数据，这可能会扩大公司战略，发现新的观点。
恭喜你！您刚刚了解了数据科学家和数据记者之间的区别，以及如何利用数据记者的心态成为更好的数据科学家！
**你认为数据科学家也应该是数据记者还是不重要？**如果你愿意，可以发表评论。
就个人而言，我觉得自己像一个数据记者，一半是数据科学家，一半是数据记者。那你呢？
如果你已经走了这么远来阅读，对我来说今天已经很多了。谢谢！你可以在这篇文章中读到更多关于我的内容。
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如何设计一个数据新闻 Storyalod83.medium.com](https://alod83.medium.com/how-to-design-a-data-journalism-story-b2e421673b6e)