传统媒体如何做数据分析

Ⅰ 新媒体与传统媒体如何融合发展

1、传统媒体的管理者要有较高的融合意识。

高层管理者必须端正态度，首先自己就要对融资有一个明确的态度，有坚定不移的决心，重视新媒体与传统媒体的融资，全方位树立对两者的融资发展意识，要亲力亲为，以亲身行动去影响下属，

间接性的引起他们的高度重视，影响感染员工时期投入其中，并保持较高的积极性。在此基础上，大家共同协作，树立共同的融合意识，才能保证融合工作的顺利进行。

2、新媒体与传统媒体的领导者要完善融合方案。

首先，新媒体与传统媒体的领导者要事前做好充分的计划准备工作，明确融合后果并队之后的一系列工作做出详细规划，如：用人所长，每个岗位需要怎样的员工，明确新闻信息的生产过程，注重传播与新闻推广的同时进行。

其次，针对于采编、经营和行政三大模块来讲，对其工作做要具体分工，尽可能的详细，做到各机构互助互爱，充满工作激情，创造好的工作氛围，将各机构进行融合，方便交流沟通，从而能够让媒体工作者更能轻易地感知到用户的需要。

3、加强对新闻信息传播的关注。

传统媒体与新媒体融合之后，还是要把新闻信息的传播放在首位，为了融合后更好的发展，重视对新闻内容的创建，保证信息的有效性与高价值，加强对信息的制造、传播、接收等的严格把控，

全面提高相关工人员的素质能力，借助新兴媒体的优势，吸引人们的兴趣，加强人们对它的依赖程度，从而使得传统媒体与新媒体融合后的媒体机构利益最大化。

4、搭建平台，提供综合服务。

新媒体与传统媒体融合之后，要打通用户平台，让用户通过平台的搭建能够享受到较多的资源，实现信息资源的共享，融合后的媒体机构可以充分利用高新技术媒介，将两者之间的信息数据进行全面分析与过滤，要利用新兴技术媒介将广大用户吸引过来并对其产生依赖性，从而实现媒体信息的高效利用。

5、技术与人才兼备，提高融合竞争力。

对于好的企业来讲，有好的领导者是一方面，更重要的是伯乐和千里马都应同时具备，也就是说人才是必不可少的，对于媒体机构来讲，同样如此，要注重人才的培养，

同时也要加大技术的投入力度，人才与技术同时具备，通过用其所长、因岗设人的原则，使得融合后的媒体机构发展越长久，大大提升媒体机构的竞争力。

Ⅱ 未来我们如何做好数据可视化

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。