数据新闻学：使用D3.js打造交互式数据可视化

资源摘要信息:"Data-Jounalism-using-D3" 知识点: 1. 数据新闻学（Data-Journalism）: 数据新闻学是一种结合了新闻报道与数据可视化的新型新闻报道形式。它利用大量的数据进行信息挖掘和深入分析，通过图表、图形和交互式元素将复杂的数据信息直观、生动地展现给读者。在本文件中，强调了数据新闻学在分析和呈现社会趋势、健康风险等专题报道中的应用。 2. D3.js：D3.js是一个JavaScript库，它利用Web标准技术（HTML、CSS、SVG和Canvas）来创建交互式的数据可视化图形。在标题中提到的"D3"即指的是D3.js。使用D3.js，数据新闻专家可以将数据与Web元素结合，创建出既美观又能互动的数据图表。D3.js在处理复杂数据集和定制复杂交互式可视化方面表现尤为出色。 3. HTML标签：描述中提到了"HTML"标签，这可能意味着使用HTML来构建网页的基础结构，将D3.js创建的数据可视化元素嵌入到网页中。HTML是构建网页内容的基本语言，通过使用HTML标签，可以定义网页的各种元素，如段落、标题、图片、链接等。 4. 美国人口普查局数据：描述中指出编辑希望使用来自美国人口普查局的最新数据。美国人口普查局是美国政府的一个机构，负责收集和发布有关美国人口、房屋和经济的数据。在数据新闻中，这些数据可以用来分析人口统计特征、健康风险、经济状况等多方面社会问题。 5. 行为风险因素监测系统（BRFSS）：BRFSS是由美国疾病控制与预防中心（CDC）发起的一个系统，它通过电话调查收集关于成人健康状况和行为风险因素的数据，包括吸烟、饮酒、体重管理、身体健康和预防保健。这些数据对于研究和报道与公众健康相关的新闻具有重要价值。 6. 交互式元素：在数据新闻中，交互式元素是关键，它们允许读者通过点击、滚动、拖动等操作来获取信息，这有助于读者更深入地理解和参与报道内容。通过D3.js，可以创建出多种交互式功能，比如缩放、过滤和动态显示数据点等，以提升用户体验。 7. 趋势分析：数据新闻的核心任务之一是分析当前趋势，并将其通过可视化的方式呈现出来。这通常涉及对大量数据的整理、分析和解释，以便找出潜在的趋势、模式或异常。在本文件中，任务是筛选出特定人口健康风险的最新信息，并嗅探出专题报道的想法。 8. 图表和图形：在数据新闻中，图表和图形是传达信息最直接的工具之一。它们可以帮助读者迅速抓住数据的关键信息。使用D3.js可以创建各种类型的图表和图形，包括柱状图、折线图、饼图、散点图以及更复杂的可视化，如树状图、网络图等。 9. 编辑指导：文件描述中提到编辑希望运行一系列有关特定人口健康风险的专题报道，并寄望于数据专家进行深入的数据挖掘和可视化工作。编辑的指导对数据新闻项目的成功至关重要，因为编辑对新闻价值和受众需求有着深入理解。 10. 项目准备与挑战：在描述中，编辑提出了一个挑战，要求数据新闻专家利用D3.js和相关数据源创建视觉化报道。这个任务涉及到数据采集、处理、分析和可视化的全过程，并需要专家具备强大的数据处理能力和创造性的可视化思维。 总结以上知识点，可以看出本文件是关于数据新闻学中使用D3.js进行数据可视化的项目介绍。它强调了从数据收集到信息呈现的整个工作流程，并要求数据新闻专家利用最新的数据源和强大的技术手段来发现和讲述故事。通过这些内容，我们可以得知成为一名优秀数据新闻工作者不仅需要新闻敏锐性和编辑指导，还需要对数据分析、可视化技术有深刻的理解和掌握。