干货资讯|数据新闻从业者常用工具盘点

【免费好上手的采集神器：「链接」】大数据时代的到来，给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化，而围绕数据所生成的数据新闻，更成为一种新生的载体，以其所拥有的描

大数据时代的到来给人们生活的方方面面带来了明显的变化，围绕数据产生的数据新闻成为新的载体，具有描述、判断、预测等功能，给读者带来了方便和快捷。但数据新闻的制作也对新闻团队提出了更高的要求。他们不仅要具备写作、调查、数据解释和图表等基本业务能力，还要学会与程序员、数据分析师和网络开发人员密切合作。如果能灵活运用工具来处理工作，很多问题都可以迎刃而解。小霸从数据采集、数据分析、数据可视化三个方面整理了一些数据新闻从业者常用的工具。立即拯救他们！

01数据采集工具

数据抓取，也称为数据抓取或网页抓取，是利用计算机程序从网页中收集文本和数据，并将其组织成易于分析的格式。更常见的方法是用R语言或Python编写“爬虫”程序。另外，您还可以使用现有的采集软件来采集所需的网页数据，而无需任何编程知识。章鱼收集器章鱼收集器是一款非常适合新手的收集器。它简单易用，让您只需几分钟即可快速上手。为了降低使用难度，八达通为初学者准备了“简单网站模板”，涵盖了市面上大部分主流网站。使用简单的模板，用户无需配置任务即可收集数据。如果你想爬取没有模板的网站，官网还提供了非常详细的图文教程和视频教程。此外，您还可以设置定时云端采集，实时获取动态数据，并定期将数据导出到数据库或任何第三方平台。

Scrapinghub 如果你想爬取国外网站数据，可以考虑Scrapinghub。 Scrapinghub是一个基于Python的Scrapy框架的云爬虫平台。 Scrapehub是市场上一个非常复杂且功能强大的网络抓取平台，提供数据抓取解决方案提供商。 3.WebScraperWebScraper是一款优秀的国外浏览器插件。也是适合新手捕捉数据的可视化工具。我们只需设置一些爬行规则，然后让浏览器完成其余的工作。

4.Import.ioImport.io是一个基于Web的数据抓取工具。它于2012 年首次在伦敦上线。现在，Import.io 已将其业务模式从B2C 转变为B2B。 2019年，Import.io收购了Connotate，成为网络数据集成平台。 Import.io 拥有广泛的Web 数据服务，是业务分析的绝佳选择。

ParsehubParsehub是一个基于网络的爬虫程序，支持使用AJax和JavaScripts技术采集网页数据，也支持采集需要登录的网页数据。它具有为期一周的免费试用功能。

MozendaMozenda是一款网页抓取软件，还可以提供商业级数据抓取的定制服务。用户可以从云端和本地软件捕获数据并托管数据。

02数据分析工具

Excel 即使过了这么多年，Excel 仍然是处理数据的经典工具。在各种高级数据分析软件流行的今天，大多数数据分析项目仍然可以使用Excel来解决，而且相对容易学习。 Excel可以支持汇总数据、可视化数据、数据清理等重要功能。无论你了解多少数据分析工具，你仍然需要熟悉使用Excel。对于简单的逻辑分析和小规模的数据集，Excel完全可以满足数据清洗的要求。同时Excel还可以利用分类、聚类、关联、预测等多种算法来实现简单的数据挖掘。

2.Tableau PublicTableau是一款交互式数据可视化工具。丰富的可视化库，操作简单。与大多数需要编写脚本的可视化工具不同，Tableau 的简单性可以让新手更轻松地使用它。类似于一个巨大的数据透视表，有一个交互式可视仪表板。拖放数据字段以可视化方式进行数据分析。他们还拥有“入门套件”和广泛的培训材料，以帮助用户创建更多分析报告。

Power BI Power BI 是一套业务分析工具，用于在组织中提供见解。连接到数百个数据源，简化数据准备并提供临时分析。为您的组织生成并发布精美的报告，以在网络和移动设备上使用。每个人都可以创建个性化仪表板并获得适合其业务的全面见解。通过内置管理和安全性在整个企业范围内扩展。

干货资讯|数据新闻从业者常用工具盘点

FineBIFineBI是新一代自助式大数据分析商业智能产品，提供集数据准备、自助数据处理、数据分析挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案。 FineBI的易用性与Tableau类似，都提倡可视化探索性分析，有点像增强版的数据透视表。上手简单，拥有丰富的可视化库。它可以作为数据报告的门户和业务分析的平台。

Qlikview Qlikview是全球商业智能领域最流行的工具之一，具有出色的数据分析和可视化能力，且操作简便。在数据处理层面，通过点击操作即可轻松完成删除重复行、空替换、数据裁剪、数据脱敏、类型转换等操作。 QlikView允许用户一键浏览数据，系统自动匹配最合适的图形显示数据库数据，帮助用户初步了解数据模式，还可以根据数字画像进行二次分析。图表类型多样，无需任何设置即可链接所有图表。您还可以选择一些图表参与联动钻取。还支持一键选择统计方法。

TrifactaTrifacta的数据排序工具彻底改变了传统的数据清理方法，因此Excel数据处理有时会受到数据大小的限制。然而，Trifacta 却没有这样的顾虑，可以放心地用来处理非常大的数据集。此外，图表推荐、内置“开箱即用”算法和分析洞察等功能可以让您非常方便地生成数据分析报告。

Rapid Miner 不仅是一个数据清理工具，它还可以用来创建机器学习模型，集成所有常用的机器学习算法。在数据分析方面，Rapider Miner提供轻快的分析功能，以及大数据、可视化、模型部署等功能。如果您的业务涉及从数据加载、清洗、分析到模型构建和部署的整个流程，Rapider Miner绝对可以提供很多帮助。

WekaWeka 的优点之一是它易于使用，界面非常直观。它提供数据预处理、数据分类、数据回归、数据聚类和可视化等功能。 Weka 最初是新西兰怀卡托大学设计用于研究目的的工具，但现在越来越多的专业人士也在使用它。数据准备器是一个可以让我们完成数据挖掘、数据清洗和数据分析的工具。它有多种内置工具包，可以处理离散化、数值计算、数据缩放、属性选择、缺失值、异常值、统计、采样等。该工具的一个特殊好处是，用于数据分析的数据集不占用计算机内存，因此在处理较大的数据集时不会遇到内存问题。

DataCracker是一款数据分析软件，旨在处理调查数据。如今，许多公司都会收集调查数据。数据研究也是数据新闻不可或缺的一步。但调查数据需要清理，存在大量缺失值和异常值。 DataCracker可以帮助我们快速清理和分析调查数据。它还可以加载许多主流研究项目的数据。

03数据可视化工具

1. PyechartsPython正在慢慢成为数据分析和数据挖掘领域的主流语言之一。在Python生态中，很多开发者针对各种场景提供了非常丰富的第三方数据可视化库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。 Echarts（下文会提到）是一个开源、免费的JavaScript数据可视化库，可以让我们轻松绘制专业的商业数据图表。当Python遇见Echarts，pyecharts诞生了。它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，它可以让我们通过Python语言绘制各种Echarts图表。 2.BokehBokeh是一个基于Python的交互式数据可视化工具。它提供了一种优雅简洁的方法来绘制各种图形，可以高性能地可视化大型数据集和流数据，并帮助我们创建交互式图表、可视化仪表板等。

3、EchartsEcharts是一个开源、免费的javascript数据可视化库，可以让我们轻松绘制专业的商业数据图表。之前大规模报道过的，百度迁徙、百度思南、百度大数据预测等，这些产品的数据可视化都是通过ECharts实现的。

10. Dysprosium Chart Dysprosium Chart是一款功能强大的免费在线数据可视化工具。通过输入数据，一键生成可视化图片、网页交互图表、数据动画、矢量图、信息图表。它支持词云图、桑基图等。玫瑰图、河流图、雷达图等110多种图表；提供上千种视觉模板，内容创作、媒体运营、营销海报、市场调研、论文写作、工作总结、个人简历等视觉设计，都可以在Dysprosium中轻松完成。