教育大資料新聞怎麼做？新華網解剖案例給你看
眾所周知，資料新聞除了傳統的文字編輯、素材收集、採訪寫作，還會涉及資料分析、資料處理、網頁製作、圖形繪製等工作，此外還需要前端工程師的參與，共同形成線上的互動型的產品。
如何運用大資料解碼熱點教育話題？我給大家介紹曾經做過的一個選題：《30年各國教育經費大觀》。
初，是準備從個體出發去分析中國普通家庭教育的投入狀況。
現在家長對於90後、00後各個方面投入都很大，甚至有些人算過一筆賬：一個孩子長到18歲，家長會有幾十萬甚至上百萬的投入。
調研後發現，很多研究機構對家庭教育的投入已經有非常完善的分析報告，但這些分析報告都是基於近幾年的資料，資料量不夠，沒有辦法形成一個完整的資料叢集。所以，我們決定從一個新的角度入手，去調查對於一個孩子的教育投入。
這個過程中我們發現，家庭教育投入由包括經濟狀況、成員年齡和人文地域環境等多種因素共同決定，由此深入即可看出一個地區家庭教育投入的綜合狀況。
如果將教育投入從家庭上升到國家層面，站在世界的角度觀察各國的教育投入狀況，將會得出怎樣的結論呢？
在這裡我還是要推薦下我自己建的大資料學習交流裙：805127855， 裙 裡都是學大資料開發的，如果你正在學習大資料 ，小編歡迎你加入，大家都是軟體開發黨，不定期分享乾貨（只有大資料開發相關的），包括我自己整理的一份2018最新的大資料進階資料和高階開發教程，歡迎進階中和進想深入大資料的小夥伴。
針對這樣一個選題，我們發現了一個非常重要的指標：4%（國家的教育經費總投入/國民生產總值），國際上將4%作為衡量一個國家教育水平的基礎線。如果超過4%了，說明這個國家的教育水平尚可。
2012年，我國首次達到了“基礎線”，國內外多家媒體據此進行了報道，歷數我國在過去幾十年中教育投入方面的積極努力。但是，我們依然無法知曉我國教育在世界上的地位以及各國百態。
因此，我們決定推出一篇報道，從4%出發，記錄世界教育程序中各國演變動態，從而反襯出這個國家的教育政策。
在確定了主題以後，我們從世界資料銀行找到了專門統計各國教育投入資料的一個數據庫，從中擷取1983到2013年30個年度國家教育投入的資料樣本，經過資料清洗、填充，選取了30個國家的樣本作為研究物件，同時選取了毛入學率作為教育投入結果的衡量指標（見圖1）。
眾所周知，資料新聞除了傳統的文字編輯、素材收集、採訪寫作，還會涉及資料分析、資料處理、網頁製作、圖形繪製等工作，此外還需要前端工程師的參與，共同形成線上的互動型的產品。
如何運用大資料解碼熱點教育話題？我給大家介紹曾經做過的一個選題：《30年各國教育經費大觀》。
最初，是準備從個體出發去分析中國普通家庭教育的投入狀況。
現在家長對於90後、00後各個方面投入都很大，甚至有些人算過一筆賬：一個孩子長到18歲，家長會有幾十萬甚至上百萬的投入。
調研後發現，很多研究機構對家庭教育的投入已經有非常完善的分析報告，但這些分析報告都是基於近幾年的資料，資料量不夠，沒有辦法形成一個完整的資料叢集。所以，我們決定從一個新的角度入手，去調查對於一個孩子的教育投入。
這個過程中我們發現，家庭教育投入由包括經濟狀況、成員年齡和人文地域環境等多種因素共同決定，由此深入即可看出一個地區家庭教育投入的綜合狀況。
如果將教育投入從家庭上升到國家層面，站在世界的角度觀察各國的教育投入狀況，將會得出怎樣的結論呢？
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針對這樣一個選題，我們發現了一個非常重要的指標：4%（國家的教育經費總投入/國民生產總值），國際上將4%作為衡量一個國家教育水平的基礎線。如果超過4%了，說明這個國家的教育水平尚可。
2012年，我國首次達到了“基礎線”，國內外多家媒體據此進行了報道，歷數我國在過去幾十年中教育投入方面的積極努力。但是，我們依然無法知曉我國教育在世界上的地位以及各國百態。
因此，我們決定推出一篇報道，從4%出發，記錄世界教育程序中各國演變動態，從而反襯出這個國家的教育政策。
在確定了主題以後，我們從世界資料銀行找到了專門統計各國教育投入資料的一個數據庫，從中擷取1983到2013年30個年度國家教育投入的資料樣本，經過資料清洗、填充，選取了30個國家的樣本作為研究物件，同時選取了毛入學率作為教育投入結果的衡量指標（見圖1）。
（圖1）
選取毛入學率作為衡量指標是考慮到如果一個國家投了很多，但收益很差，毛入學率很低，可以認為其教育投入是無效的，所以在資料分析過程中我們就加入了一個結果之間的比對。
為了獲得客觀準確的資料規律，我們使用Tableau視覺化分析軟體以及Echarts互動式圖表，分別對比了同一年度不同國家的入學率以及點位變化、單個國家在30年中的入學率及點位走勢。
這份資料擁有很多維度：持續的維度、入學率的維度、教育投資的維度，同時我們需要展示哪些國家在哪些年代達到了4%，以及對不同國家的一個區分。
依據經濟學知識，人均國民生產總值（GDP）隨時間的變化是同期各種因素綜合作用的結果。那麼，教育投入和毛入學率會隨之有怎樣的變化呢？
我們分別選擇1997年亞洲金融危機波及的各國以及世界經合組織成員國作為研究物件，觀察其在30年中的走勢，也就是說我們從這30個國家當中又提取了一些具有代表性的國家進行分析。
通過分析我們發現在教育投資受到大事件影響的同時，也在國家教育政策的調控之下。但是，觀察毛入學率進一步發現，即使該國通過政策調整使得教育投資越過“基礎線”，也並不能證明該國的教育質量一定高於其他國家。（見圖2）
在對全世界的分析結束之後，我們又特地把我國的教育進步和世界進行了一個對比。作為一個發展中國家，我國雖然越過了4%的基礎線，但和其他發達國家對比還是有一定的差距（見圖3）。
因為中國人口數量眾多，地域差別也比較大，在教育方面如資源分配不均、城鄉差異大等各類問題還有很多需要改進的地方。
在這個作品中，我感興趣的第一個問題是越富有的國家投入的教育經費一定越多嗎？隨後我通過資料進行了解釋。第二個疑問是教育經費增幅大的國家和地區，入學率的增長一定快嗎？第三個問題是否所有在基礎線以上的國家的孩子都可以接受學校教育？這是對於投資和收益的一個思考。
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在過去的一年多裡，新華網資料新聞部做過教育類新聞產品21個，涉及高等教育、職業教育、留學、高考、就業以及教育經費問題等，幾乎資料新聞部團隊的每一個人都參與了教育類新聞產品的策劃製作，可見我們對於教育類資料新聞的重視力度之大。（見圖4）
與此同時，推出的這些報道收效也是非常好的。比如在今年高考前夕推出的《高考倒計時，遠離高考複習“雷區”》在PC端獲得了873次點贊，《資料辯論：出國留學值不值》在PC端獲得了564次點贊，2016年“國際家庭日”釋出的《中國家庭教育現狀：這些棘手的問題你遇到過嗎》在PC端獲得547次點贊。
我們可以看到，凡是獲得點贊數量多的這些產品，都是大家非常關注的熱門話題，是契合時代發展以及百姓民生話題的。
研究以上案例可以看出，針對教育話題的討論往往是綜合的，當我們從不同角度切入時會講述出不同的故事。
諸如教育以及醫療永遠都是熱門的話題，這類話題往往會牽扯出經濟或者文化問題。那麼，當我們聊起一個教育的話題時，應該聊點什麼呢？
當一個編輯最初在搜尋引擎中輸入“教育”二字，大量的資訊混雜著廣告吐槽八卦論壇灌水貼撲面湧來，所以在尋找起點階段，精準檢索有利於提高工作效率。
通過頭腦風暴以及理性的思維，可以得出一個樹狀圖（見圖5）。這張圖將教育領域分為物件、形式、內容、地點、地區、時間和評價成果。繼續細化就會出現受教育者、教育者、教育管理者；也會出現遠端教育、自學教育、在職教育、品德教育、基礎教育、高等教育等。
這時，大家就已經可以聯想到很多熱門的教育話題了。通過這樣的思維方式就可以進一步聚焦問題與矛盾。
現在我們來看樹狀圖的最後一層，通過將最後這層連線，會讓我們的話題更加精確。比如，我們選擇以女性和男性作為教育物件，再去選擇高等教育這個選項，就會組合出接受高等教育的男性以及接受高等教育的女性的話題，再由此就可以發展出教育公平性的話題。
再比如，我們選擇特殊教育去拓展話題，當中等教育和特殊教育聯絡在一起，可以去看這個特殊教育的水平問題；如果把發達地區、欠發達地區和特殊教育聯絡在一起。就可以去探討特殊教育在發達地區、欠發達地區分別是怎麼樣的一個發展狀況。我們可以做很多諸如這樣的連線，從而得出很多話題供我們去分析和策劃。
除了常見的5w2h分析法，PEST分析在資料分析當中也比較常見，它是對於一個事件綜合的考量。所謂PEST，即Political（政治），Economic（經濟）, Social（社會） and Technological（科技），近年增加了教育（Education）與人口統計（Demographics）兩個因素。
當我們綜合了方方面面的因素後，就會帶入很多背景資料，當把這些資料組合在一起就會碰撞出新的有價值的新聞。
當教育攀上大資料，給傳統的新聞報道帶來很多的改變。我覺得最重要的是不能把新聞單純地看作是傳播的資訊，而是應該以一種新聞產品的思維去看待。
首先，它是一個資訊的承載。其次，為了讓大資料發揮出它最大的傳播價值，我們需要把新聞更多地設計成一個媒介工具，在提供資料規律的同時提供給使用者指南，讓它順著我們的指南性思維去探索更多大資料背後的故事。