财记导读：做优秀的数据新闻、提升新闻数据丰富度不等于传统报道加上可视化效果那么简单。我们需要能在数据里提取知识、对数据做出批判性思考，以及条理清晰地表达数据资讯。那么如何能才能修炼数据素养呢？长期积累是关键。参加工作坊、自己动手做产品之外，推荐大家多看看接下来推荐的20个实用网站，积累技巧+素材。
来源|全球深度报道网(微信号gijn_cn)，改编数据学院（由开放知识基金会和Peer 2 Peer University合办的项目）优秀的数据网站能为你打开数据学习的大门。下面推荐的网站各有所能，分享数据可视化技巧，发现最佳数据可视化项目，还能帮你练就“火眼金睛”辨识错误、理解数据论文，让你不断习得处理数据的要领。
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数据可视化1优秀可视化例子集合：Data Viz Done Right
该网站由The information Lab School of Data的首席数据培训师Andy Kriebel 建立，精选优秀数据可视化作为例子，还分别重点标注优秀的和仍需提高的作品。每篇文章短小易读，要是整合起来，就能形成一整套可以记忆的做法指南，以备操作参考。
网站链接：http://www.datavizdoneright.com/频率：每周1篇2数据可视化前沿分享：Flowing Data数据可视化网站Flowing Data由数据统计师Nathan Yau打理。该网站持续更新原创或整合的数据可视化内容，是跟踪可视化领域主要趋势和事件的好方式。网站的其他版块则以提供可视化指南和付费教程。
网站链接：http://flowingdata.comTwitter: @flowingdata频率：每周9篇3专注地图10年：Google Maps Mania你喜欢地图吗？生动形象的地图是标注细节、提高辨识度的好帮手。Google Maps Mania就是你不可多得的好选择哦。地图控Keir Clarke运营这个网站已有10多年，分享数字制图最前沿资源。千万别被它的名字骗了，不光是谷歌地图，其他值得推荐的地图也一应俱全哦。
网站链接：http://googlemapsmania.blogspot.co.za/Twitter: @gmapsmania频率: 每周24篇4可视化界的点评网：Junk Charts
著名数据可视化专家Kaiser Fung创办了Junk Charts，并担任首位可视化评论员，专对数据可视化作品“挑骨头”，分析其中的亮点和不足，一流媒体的作品也免不了被 “评头论足” 一番。众多作品因而有了量身定制的制作建议。Junk Charts上面发布的文章经常能在网络上引起注意，有赞有贬，但最重要的是会引起更为深入的思考和探讨。
网站链接：http://junkcharts.typepad.com/Twitter: @junkcharts频率: 每周2篇5可视化资源库：Visual Loop
Visual Loop是一个庞大的数据可视化在线资源库。它从数据新闻专家Tiago Veloso最初建立的博客发展起来，逐渐成为囊括各类可视化、最活跃和最时新的整合+创造平台。博客以发布活动信息、设计者采访为特色，要想获得数据新闻灵感的话，就多看看Visual Loop吧！
网站链接：http://visualoop.com/Twitter: @visualoop频率: 每周3篇使用数据的新闻6纯正的有数新闻：FiveThirtyEightFiveThirtyEight可不是只拥有数据记者撰文那么简单，它们还生产自己的数据新闻作品。知名的统计学家Nate Silver是其创始人，他在2008年和2012年大选期间为《纽约时报》撰稿后名声大噪。此网站旨在做纯正的包含数据的新闻，生产内容优质，表现不俗，对于所有记者（无论是经验丰富还是初出茅庐）都适用。
网站链接: https://fivethirtyeight.com/Twitter: @FiveThirtyEight频率：每周40篇7数据基础上的社会分析：《纽约时报》The Upshot在统计师Nate Silver离职后，纽约时报就创办了专注于以数据分析政治、政策和经济的新闻栏目The Upshot。The Upshot目标远大，提供优质数据新闻内容，发布的文章视角平易近人、关乎社会议题（政治，营养，等等），也不时发布富有创造力、互动性强的数据可视化作品。
网站链接：http://www.nytimes.com/upshot/Twitter: @UpshotNYT频率: 每周21篇8《华邮》数据新闻精选：《华盛顿邮报》信息图博客
《华盛顿邮报》信息图博客专门发布《华邮》的数据新闻文章。对于热衷于数据可视化的人来说，博客精选数据内容，是引发灵感、阅读高品质文章绝佳来源。
网站链接: http://postgraphics.tumblr.com/Twitter: @PostGraphics
频率:每周4篇
9专治数据新闻不靠谱：Understanding Uncertainty
想知道新闻都是怎么错用数据的吗？由David Spiegelhalter主要参与组建的Understanding Uncertainty是你的不二之选。该网站通常选取那些报道事件风险、发生几率、可能性、机会时表现不佳的新闻作分析。对于学习数据使用者来说，该网站能帮助你辨识报道里耸人听闻的结论，其中的例子还能助你处理报道中出现的任何不靠谱情况。
网站链接：http://understandinguncertainty.org/
频率：每周1篇
10每周数据新闻精选：全球深度报道网（英文版）
没错！全球深度报道网（英文版）是深度君的母网站，为记者提供大量数据资源。尤其是它每周发布“10大数据新闻链接”系列，能帮助读者跟踪Twitter上带有“数据新闻”字眼（“#ddj”）、流传甚广的文章或新闻，十分有用。
网站链接：http://gijn.org/series/top-10-data-journalism-links/
Twitter: @gijn
频率：每周1篇至多篇不定
揭秘数据背后的故事
11设计呆板但慷慨分享工具：NPR Visuals Team Blog
相比起本文推荐的其他网站来说，NPR视觉团队博客的设计显得挺呆板，但仍然称得上是个理解数据新闻制作方法的极佳平台，让你充分了解他们制作产品的心得。值得注意的是，团队还慷慨地分享好几个数据新闻开源工具，点开“你可以使用的（Tools You Can Use）”即可了解详情，快点进去看看吧！（进入网站可以忽略他们的招聘广告，往下翻）
网站链接: http://blog.apps.npr.org/blog/Twitter: @nprviz
频率: 少于每周1篇
12简单却干货多多的：Source
Source博客也是极简主义奉行者，但千万别被它的外表所蒙蔽，它提供的资源可丰富着呢！主页发布最新的活动分享，还有学习（主要为数据案例解析）、指南（分为新闻app的必备要素、地图标注、新闻维护和内容更新三类，每类都提供好几篇重点突出、易读易懂的做法讲解）、社区（数据从业者的简介和联系方式）、代码板块（分享程序代码/数据包）。其中的资源非常简明实用，例如，代码板块里介绍的 “BOOKJS”数据包就可以将网页转换为有序排版、即可打印的pdf格式，其代码、提供者和现有项目状态也可一览无余。
网站链接: https://source.opennews.org
Twitter: @source
频率：每周2篇
13以后台视角解读案例：Storybench
Storybench是美国西北大学新闻学院和《时尚先生》杂志的合作项目。作为数据新闻博客的新成员，它的质量一流，以后台编辑视角为普通读者解读数字新闻案例，配以对制作该作品的记者的专访。
网站链接: http://www.storybench.org/Twitter: @storybench
频率:每周2篇
学习处理数据14数据表格技巧分享：Chandoo
数据新闻记者都喜欢数据表。数据表这么灵活，自然惹人爱啦。Chandoo.org就是一个能帮你最大程度地挖掘它潜在灵活度、教你提高工作效率的好选择。Chandoo专注于Excel的技巧分享，但大部分诀窍也能迁移到相似软件上。
网站链接: http://chandoo.org/wp/Twitter: @r1c1
频率: 每周2篇
15解决日常数据问题： HelpMeViz
想从日常可视化学起？就得多看看HelpMeViz，它的宣传词就是“帮助人们处理日常的数据可视化”。当你遇到棘手的数据处理问题时，在社群集思广益是个好办法，但网站有时其实更方便、更有帮助——正如HelpMeViz，它将所有相关内容整合，每篇文章讲一个数据可视化中的小难题，合起来就是完整的“数据答疑合集”。要是好奇一个数据问题最多能由多少办法解决，HelpMeViz说不定能帮你办到哦。
网站链接: http://helpmeviz.com/
Twitter: @HelpMeViz
频率：每周1篇
16读懂数据论文好帮手：Journalist’s Resource
由哈佛肯尼迪学院索林斯汀中心的建立的网站Journalist’s Resource正好填补了数据素养提高的一项空白：理解数据论文。他们将主题研究的日常整合和理解研究术语、处理数据的优质指南结合一体（看看他们的分享资料就知道啦），让记者能够更轻松地跟踪、理解专业的数据知识。
网站链接: http://journalistsresource.org/
频率: 每周6篇
17.数据新闻中文网
由一群热爱新闻又热爱数据的志愿者创立的专业网站，定期为读者分析海内外优秀的数据新闻作品、报道数据新闻业界会议、翻译授权的学习课程及资料、组织线下的讲座培训、介绍国内外的奖学金及工作机会。
网站链接：http://djchina.org/
微博：@数据新闻网18. 财新数据可视化实验室成立于2013年10月8日，是结合新闻编辑和数据研发的虚拟实验室，将数据应用于新闻采编及呈现。他们的目标是做中国最好的数据新闻团队，做世界一流的数据可视化团队。想看到他们的出色作品？请看财新数字说频道和实验室的“资源库”里的“作品集”哦。
网站链接：http://vislab.caixin.com/?cat=12
财新数字说频道链接：http://datanews.caixin.com/微博：@财新数据可视化实验室19. 网易“数读”
网易新闻中心出品，以博客的形式推出和时事结合紧密的静态图表和交互式信息图表，并按照国际、经济、政治、民生、社会、环境等主题排列，易查易读，是“用数据说话，提供轻量化的阅读体验”的信息表阅读+资源库。
网站链接：http://data.163.com/special/datablog/
微博：@网易数读20. 全球深度报道网（中文）
“全球深度报道网”中文网站（cn.gijn.org）、微博（@全球深度报道网）和微信（gijn_cn）。除了深度报道资源，也致力于分享国内外公开数据库、数据新闻工具包和业界前沿经验。
关于本文
本文来源于全球深度报道网（GIJN），全球深度报道网致力于整合并分享深度报道资源，包括报道手册和书籍、国内外公开数据库、数据新闻工具包和深度报道的前沿探索。本文改编数据学院（由开放知识基金会和Peer 2 Peer University合办的项目），数据学院致力于帮助公民社会组织、记者和公民学习数据使用技巧，为创造更公平、高效的社会努力。
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