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可交互网页作品——“数”说吃播乱象

  • 数据可视化竞赛作品——可交互网页作品——“数”说吃播乱象

    作品名称:可交互网页作品——“数”说吃播乱象
    参赛院校:中国传媒大学
    指导教师:孙国玉
    团队成员:容丽瑶、倪豪、刘玉典、吴雨霏
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2020年参赛作品
    作品描述:

    本数据新闻聚焦于“吃播遭批”这一热点事件,通过数据图、关系图等方式展现了“吃播”行业的形式与发展现状,深入分析了吃播行业的受众心理与“吃播经济”的内在产业规律,并对“吃播遭批”事件进行了评论,对“吃播“行业的前景进行了预测。同时,我们也希望能够通过我们的呼吁,让“吃播乱象”得到改善,让“吃播”行业走上长远的发展之道。 (1) 数据挖掘 我们通过较为丰富的渠道获取数据,探寻关于吃播的社会文化命题。 数据来源包含网络数据微博微热点、艾思数据、淘宝吃货榜单、中日论文数据等等。此外,我们使用问卷星发放问卷 297 份,采集关于吃播受众的爱好倾向和心理需求等数据,在快手平台自抽 300 份土味吃播视频样本。获得了较为广泛多元的数据资源。 (2) 数据分析 数据分析上,我们通过 EXCEL 和 tableau 软件观察、整理、分析问卷数据,探索受众对吃播的喜好倾向和需求因素以及微热点中吃播的实时热点数据等内容。 (3) 可视化 为了能够更好地展现新闻,我们选择了 Ps、Ai、网页前端数据呈现代码、镝数图表等工具数据对数据进行了可视化。


  • 数据可视化竞赛作品——可交互网页作品——“数”说吃播乱象

    作品名称:可交互网页作品——“数”说吃播乱象
    参赛院校:中国传媒大学
    指导教师:孙国玉
    团队成员:容丽瑶、倪豪、刘玉典、吴雨霏
    数媒竞赛网2020年参赛作品
    作品描述:

    本数据新闻聚焦于“吃播遭批”这一热点事件,通过数据图、关系图等方式展现了“吃播”行业的形式与发展现状,深入分析了吃播行业的受众心理与“吃播经济”的内在产业规律,并对“吃播遭批”事件进行了评论,对“吃播“行业的前景进行了预测。同时,我们也希望能够通过我们的呼吁,让“吃播乱象”得到改善,让“吃播”行业走上长远的发展之道。 (1) 数据挖掘 我们通过较为丰富的渠道获取数据,探寻关于吃播的社会文化命题。 数据来源包含网络数据微博微热点、艾思数据、淘宝吃货榜单、中日论文数据等等。此外,我们使用问卷星发放问卷 297 份,采集关于吃播受众的爱好倾向和心理需求等数据,在快手平台自抽 300 份土味吃播视频样本。获得了较为广泛多元的数据资源。 (2) 数据分析 数据分析上,我们通过 EXCEL 和 tableau 软件观察、整理、分析问卷数据,探索受众对吃播的喜好倾向和需求因素以及微热点中吃播的实时热点数据等内容。 (3) 可视化 为了能够更好地展现新闻,我们选择了 Ps、Ai、网页前端数据呈现代码、镝数图表等工具数据对数据进行了可视化。


  • 数据可视化竞赛作品——可交互网页作品——“数”说吃播乱象

    作品名称:可交互网页作品——“数”说吃播乱象
    参赛院校:中国传媒大学
    指导教师:孙国玉
    团队成员:容丽瑶、倪豪、刘玉典、吴雨霏
    数媒竞赛网2020年参赛作品
    作品描述:

    本数据新闻聚焦于“吃播遭批”这一热点事件,通过数据图、关系图等方式展现了“吃播”行业的形式与发展现状,深入分析了吃播行业的受众心理与“吃播经济”的内在产业规律,并对“吃播遭批”事件进行了评论,对“吃播“行业的前景进行了预测。同时,我们也希望能够通过我们的呼吁,让“吃播乱象”得到改善,让“吃播”行业走上长远的发展之道。 (1) 数据挖掘 我们通过较为丰富的渠道获取数据,探寻关于吃播的社会文化命题。 数据来源包含网络数据微博微热点、艾思数据、淘宝吃货榜单、中日论文数据等等。此外,我们使用问卷星发放问卷 297 份,采集关于吃播受众的爱好倾向和心理需求等数据,在快手平台自抽 300 份土味吃播视频样本。获得了较为广泛多元的数据资源。 (2) 数据分析 数据分析上,我们通过 EXCEL 和 tableau 软件观察、整理、分析问卷数据,探索受众对吃播的喜好倾向和需求因素以及微热点中吃播的实时热点数据等内容。 (3) 可视化 为了能够更好地展现新闻,我们选择了 Ps、Ai、网页前端数据呈现代码、镝数图表等工具数据对数据进行了可视化。


  • 数据可视化竞赛作品——可交互网页作品——“数”说吃播乱象

    作品名称:可交互网页作品——“数”说吃播乱象
    参赛院校:中国传媒大学
    指导教师:孙国玉
    团队成员:容丽瑶、倪豪、刘玉典、吴雨霏
    数媒竞赛网2020年参赛作品
    作品描述:

    本数据新闻聚焦于“吃播遭批”这一热点事件,通过数据图、关系图等方式展现了“吃播”行业的形式与发展现状,深入分析了吃播行业的受众心理与“吃播经济”的内在产业规律,并对“吃播遭批”事件进行了评论,对“吃播“行业的前景进行了预测。同时,我们也希望能够通过我们的呼吁,让“吃播乱象”得到改善,让“吃播”行业走上长远的发展之道。 (1) 数据挖掘 我们通过较为丰富的渠道获取数据,探寻关于吃播的社会文化命题。 数据来源包含网络数据微博微热点、艾思数据、淘宝吃货榜单、中日论文数据等等。此外,我们使用问卷星发放问卷 297 份,采集关于吃播受众的爱好倾向和心理需求等数据,在快手平台自抽 300 份土味吃播视频样本。获得了较为广泛多元的数据资源。 (2) 数据分析 数据分析上,我们通过 EXCEL 和 tableau 软件观察、整理、分析问卷数据,探索受众对吃播的喜好倾向和需求因素以及微热点中吃播的实时热点数据等内容。 (3) 可视化 为了能够更好地展现新闻,我们选择了 Ps、Ai、网页前端数据呈现代码、镝数图表等工具数据对数据进行了可视化。


  • 数据可视化竞赛作品——可交互网页作品——“数”说吃播乱象

    作品名称:可交互网页作品——“数”说吃播乱象
    参赛院校:中国传媒大学
    指导教师:孙国玉
    团队成员:容丽瑶、倪豪、刘玉典、吴雨霏
    数媒竞赛网2020年参赛作品
    作品描述:

    本数据新闻聚焦于“吃播遭批”这一热点事件,通过数据图、关系图等方式展现了“吃播”行业的形式与发展现状,深入分析了吃播行业的受众心理与“吃播经济”的内在产业规律,并对“吃播遭批”事件进行了评论,对“吃播“行业的前景进行了预测。同时,我们也希望能够通过我们的呼吁,让“吃播乱象”得到改善,让“吃播”行业走上长远的发展之道。 (1) 数据挖掘 我们通过较为丰富的渠道获取数据,探寻关于吃播的社会文化命题。 数据来源包含网络数据微博微热点、艾思数据、淘宝吃货榜单、中日论文数据等等。此外,我们使用问卷星发放问卷 297 份,采集关于吃播受众的爱好倾向和心理需求等数据,在快手平台自抽 300 份土味吃播视频样本。获得了较为广泛多元的数据资源。 (2) 数据分析 数据分析上,我们通过 EXCEL 和 tableau 软件观察、整理、分析问卷数据,探索受众对吃播的喜好倾向和需求因素以及微热点中吃播的实时热点数据等内容。 (3) 可视化 为了能够更好地展现新闻,我们选择了 Ps、Ai、网页前端数据呈现代码、镝数图表等工具数据对数据进行了可视化。



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