这篇文章总结了数据新闻学院的第一个培训内容。该学院由欧洲新闻中心（European Journalism Centre）、开放知识基金会（Open Knowledge Foundation）和国际新闻节（International Journalism Festival）举办。这个课程由奈特新闻主管Steve Doig主持，他是计算机辅助报道的专家——使用极端及和社交技术来帮助记者更好的完成工作。
点击这里下载Steve Doig的完整演讲。
Steve Doig相信数据新闻可以让记者去超越无根据的传闻，让报道基于事实和证据。通过使用数据进行报道，记者可以寻找最好的亮点，这是一篇报道中最重要的闪光点。
那么，记者如何才能找到报道线索？首先，尝试关注现有话题，例如运动、选举、灾难、犯罪调查、现金流等。记者报道的所有话题基本都有可供分析的数据。其它获得数据新闻灵感的地方包括：
- 看其他记者在做什么。如果其它城市在发生什么，那么你所在的城市也有机会发生。
- 查看DataDrivenJournalism.net上的项目
- 查看IRE的“Extrea Extra”内容
- 关注《卫报》的数据博客
- 阅读由政府和学者收集的数据文件。关注脚注和参考书目，这些可能会有一些有趣的数据。
如何将一个想法变成报道
反推你的想法
考虑你想要进行的称述
首先需要一个假设“犯罪在我区日趋严重”。对于这个假设，你可能需要做出这样的称述：犯罪率增加了XXX，再某些城市的每千人犯罪率在我们地区是最高的。
考虑影响这些称述的变量
从电子表格的信息角度进行考虑（列是变量，行是单个数据点）。因此存在两种不同的变量：
分类：例如性别、犯罪类型、邮政编码。带有标签的变量。 数值变量：例如罪名、犯罪数量、事故数量、逮捕数。
这些变量放在一起会出现：犯罪类型、犯罪所在地的人口、犯罪日期、时间、地点、受害者数量、是否做出逮捕。
考虑谁在收集数据
一旦确定变量，考虑谁在收集他们。组织和机构，例如政府、企业等，都在收集大量的数据信息，因此我们大多数时间不需要自己收集数据。
获取数据
接着，我们将面临如何获得数据的问题。在美国，有比较强的公共记录法。在欧洲，很多国家都有信息自由法律，或有从公共机构获取数据的正式渠道。
不要被不同格式的数据吓倒。了解自己需要通过怎样的方式处理数据，例如Excel。你不需要让所有的数据都是.xls格式，但是你可以适用软件来自由转换数据。寻找一名数据天才来帮助你。你可以通过这种方式来获得数据专家的帮助，例如：
- Nicar-I，一个美国的列表，数据记者可以相互交流
- Data-driven-journalism
- School of Data
你需要避免pdf格式的文件；它不能很好的导出数据。如果你只有pdf格式的文件，有很多可以帮助导出数据的工具，例如Tabula。
清理数据
数据有时很混乱。一个典型的例子是由志愿者输入的选举财务信息，很多城市的名字总是都被拼错 。在这种情况下，你需要去找出所有被拼错的城市名字，并进行更正，这样才能得到正确的数据。那些收集数据的人往往很官僚，数据是否清晰整洁对他们没有太多的意义。使用数据进行分析的人要求更高的精确度，因此必须清理数据。一些数据清理工具包括：
- Open refine
- Notepad++或其它文本编辑器
- 电子表格
一旦完成数据清理，你如何使用？
寻找存在的各种规律！包括高点、低点、最大值、最小值、平均值等。在头脑中形成数据形状，寻找离群值，以及任何让数据看起来不可思议和突出的东西。记住，你可以通过很多简单的功能，例如筛选，来找到新闻。一些可以帮助的工具包括：
- 使用电子表格的简单功能，例如排序、过滤、功能和透视表；
- 另外一个工具是你的大脑：数学和统计知识。一个重要的资源是：http://t.co/CaZg5qS0jM。
最后需要记住的是，数据新闻最好由团队的努力实现。其中需要很多角色，包括：记者、编辑、图形设计师、摄影师、网页设计师、页面设计师、app开发者等。
Image CC-licensed on Flickr via Intel Free Press.