作业 - data-journalism/djclass2015 GitHub Wiki

课程成绩评定说明

  • 十次作业（请在课程github里查找每一次作业是否齐全，我将按照github里的保存的文件统计）
  • 三次课堂点名
  • 一次readings分享（请将ppt上传到github！）
  • 两次微议题排行榜
  • 软件工具分享（任选，李易峰太太团+dj—high两个小组完成，请将ppt上传到github！）
  • Dealine是农历大年夜，过期不候。

具体评分项

  1. 听课（10%）
  2. 阅读材料（课堂讲解ppt+小组阅读笔记， 10%）
  3. 小组课堂练习（10%）
  4. 微议题排行榜（两次，按阅读数和点赞数统计分数 30%）
  5. 可视化工具使用方法介绍（一次，课堂讲解ppt+公众号文章， 20%）
  6. 小组期末《数据新闻项目》（第8周课堂讲解小组项目计划ppt+项目说明书+期末项目展示， 20%）

期末大作业（Final Group Project）

要求：

  • 完成一个数据新闻作品，以网页的形式展现。

  • 同时提交数据、分析代码（比如R或者python代码）

  • 可以通过完善第九次作业的方式，即多个不同维度的可视化综合展现

  • 要有文字介绍，有新闻价值

  • 最后，将html网页放在名为“FinalProject”的文件夹

    • 回到自己的github仓库网页，检查提交结果。
    • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2015

  • Deadline: 2015年农历大年夜

  • 参考案例

第九次作业

第八次小作业

  • 请采用编写html代码的形式，生成以下样式的html网页。

http://7lrzgn.com1.z0.glb.clouddn.com/homework.png

第七次作业

  • 使用R绘制统计图

  • 事先安装好ggplot2、lattice、ggthemes

  • 按照如下代码进行操作

  • 将生成的html放在名为“homework7”的文件夹

  • 回到自己的github仓库网页，检查提交结果。

  • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2015

  • 可以尝试换一些数据进行操作，比如data(iris)[链接更新] http://data-journalism.github.io/introduction/visualization_using_r.R.html

第六次作业

第五次作业

  • 提出研究题目
  • 阐明要解决的问题和新闻价值
  • 到国家统计局、世界银行等寻找所需要的数据
  • 将以上三点以md的形式提交到小组repo中
  • 下载并安装anaconda python https://www.continuum.io/downloads 注意选择2.7版本
  • 最后，将md文件放在名为“homework5”的文件夹
  • 回到自己的github仓库网页，检查提交结果。
  • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2015

#第四次作业

  • 下载并安装processing https://processing.org/

  • 下载并安装p5.js editor http://p5js.org/download/

  • 下载processing的javascript mode插件 https://github.com/fjenett/javascript-mode-processing/issues/35

  • 将解压的JavaScriptMode文件夹放在 Users/你的用户名/Documents/Processing/modes/

  • 打开processing查看JavaScirptMode是否可以使用

  • 打开processing从File-->exmaples-->add examples当中安装Learning processing 2nd edition

  • 安装成功后在examples-->learning processing 2nd edition中寻找example_3_3_zoog_mouse代码

  • 将zoog的样式进行改变，改成“咸蛋超人奥特曼”的样式，加上胳膊，胳膊要像腿一样可以摆动。

  • 在java模式下将代码另存，找到另存得到的pde文件，从命名为zoog.pde

  • 设置mode为JavaScirptMode,运行结果输出为html文件，重命名为zoog.html，得到zoog.html和zoog_file文件夹（内有processing.js）

  • 最后，将zoog.pde、zoog.html和zoog_file文件夹三个放在名为“homework4”的文件夹

  • 回到自己的github仓库网页，检查提交结果。

  • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2015

  • 上传到自己的github云端。

  • 在自己的github云端点pull request提交

  • 建议（可选）：观看一小时编程视频并获取个人证书 http://hello.processing.org/editor/

  • 建议（可选）：使用p5.js改写并实现以上完成的咸蛋超人的作品

#第三次作业

  • 打开http://tryr.codeschool.com/完成练习，先完成后四节。
  • 每完成一个练习，复制代码到RSTUDIO的代码区域
  • 在Rstudio的代码窗口输入代码或写注释，例如文件头：
  • 注意：文档名和路径名都尽量不要使用中文
  • 在6.3 loading data frames的学习中，要新建这两个文件"targets.csv" "infantry.txt"，新建之后你可以把这些数据放在任意一个文件夹，比如D盘里的名为data的文件夹，那么路径名就是："D:/data/targets.csv"
  • 最后，将compile成的html和R代码一同上放在名为“homework3”的文件夹
  • 回到自己的github仓库网页，检查提交结果。
  • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2015
read.csv("C:/targets.csv")

#第二次课堂作业

  • 下载安装R软件 http://cran.r-project.org/
  • 确保R软件安装完毕后，下载安装Rstudio。 下载链接
  • 打开Rstudio， Rstudio-->File--->R script
  • 按ctrl+s（mac为command+s）命名并保存到本地github小组文件夹"homework2"当中
  • 打开http://tryr.codeschool.com/完成练习，先完成前四节。
  • 每完成一个练习，复制代码到RSTUDIO的代码区域
  • 在Rstudio的代码窗口输入代码或写注释，例如文件头：
# tryR
# groupname
# 20150924
###########chapter1############

1+1

###########chapter2############
# start chapter2 below
  • 可以按ctrl+enter（mac为command+enter）执行一行代码，全部执行后，
  • 在Rstudio里File--->Compile Notebook
  • Rstudio会说Install Required Packages，按yes 同意安装，等候2分钟安装完毕，自动开始compile
  • 最后，将compile成的html和R代码一同上放在名为“homework2”的文件夹
  • 回到自己的github仓库网页，检查提交结果。
  • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2015

#第一次课堂作业

  • 注册Github账号
  • Fork 课程代码仓库djclass2015
  • 下载并安装Github客户端 https://desktop.github.com/
  • 在客户端中点击左上方+号，Clone 自己在github上的数据仓库djclass2015
  • 在本地电脑中的djclass文件夹当中，增加一个新文件夹，以小组名字命名
  • 在文件夹当中新建一个名为“homework1”的文件夹
  • 在homework1文件夹中创建markdown文件。
  • 在markdown文件中介绍小组成员名单，学号，各自擅长的数据新闻技巧、软件
  • 通过github客户端上传到自己的github仓库
  • 回到自己的github仓库网页，检查提交结果。
  • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2015