一、数据新闻经典案例？
一个经典的数据新闻案例是2012年《纽约时报》的《如何花钱状组织政治选举》系列报道。该系列报道利用大量数据分析和可视化技术，揭示了政治竞选活动中巨额资金的流向和影响。通过对政治献金数据的深入挖掘，该报道揭示了大企业和富裕个人对政治决策的潜在影响，引发了社会广泛关注和深入讨论。
这一经典案例充分展示了数据新闻的力量，不仅揭示了社会现象背后的规律，还引发了观众对政治体制和公共事务的深刻思考。
二、室内案例分析优缺点？
室内案例分析的优缺点是室内案例无法结合室外的案例来进行分析。
三、什么是案例数据？
案例数据是指人们在生产生活当中所经历的典型的富有多种意义的事件陈述。它是人们所经历的故事当中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例对于人们的学习、研究、生活借鉴等具有重要意义。基于案例的教学是通过案例向人们传递有针对性的教育意义的有效载体。
四、单案例研究和多案例研究优缺点？
单案例研究具有偶然性，多案例研究具有普遍性但是在细分问题上不够细化和深入
五、大数据营销案例？
某公司通过分析用户数据发现，购买过某产品的用户中，有60%的人在未来一个月内会再次购买同一产品或类似产品。
该公司利用这一信息，向这部分用户发送个性化营销电子邮件，推荐相关的产品。结果显示，这部分用户的二次购买率提高了20%。这一案例表明，大数据营销可以帮助企业洞察用户需求，并有针对性地开展营销活动，以提高销售业绩。
六、案例研究法的优缺点？
案例研究法的优点:
第一,深入性.案例研究不仅对现象进行翔实的描述,还要对现象背后的原因进行深入的分析,它既回答"怎么样",也回答"为什么",有助于研究者把握事件的来龙去脉和本质.
第二,客观性.案例研究来源于实践,没有经过理论的抽象与精简,是对客观事实全面而真实的反映,将案例研究作为一项科学研究的起点能够切实增加实证的有效性.
第三,隐含性.案例研究包含真实情景中的各种要素及特殊现象、突发现象,研究者在进行案例研究的过程中可能会发现一些前人没有觉察到的原因、现象或者结果等变量,这往往会成为案例研究中隐含的、有待检验的假设,成为以后研究的基础.
案例研究法的缺点:
第一,外部效度方面.由于案例研究非常耗费时间和人力,所以采用该方法进行一项研究时,通常不会出现大量的案例,而是应用小样本研究.然而,当一个以小群体为样本得出的研究结论被应用于其他群体或者较大的群体时,其有效程度是难以测量并令人信服的.因此,案例研究法的外部效度会大大下降.
第二,内部效度方面.案例可以说是一个真实的故事,其中包含的信息极其丰富,这对研究者把握重要情况、提炼变量的能力提出了更高的要求.
第三,信度方面.在案例研究中,当现象和环境的边界不十分明确的时候也会增加研究的困难.在信度问题上,如果研究者采用多个案例进行研究,案例间可能会是异质的,造成难以对案例进行归纳,这是信度上的不足.
七、案例分析优缺点怎么写？
缺点通过使用这种方法对员工进行培训，能明显地增加员工对公司各项业务的了解，培养员工间良好的人际关系，提高员工解决问题的能力，增加公司的凝聚力。是指结合文献资料对单一对象进行分析，得出事物一般性、普遍性的规律的方法。
优点：该法也有一定的局限性，个别不等于一般，而且在选取研究对象时有一定的主观随意性等。在实际研究工作中，应与其他研究方法结合起来使用。
八、案例分析ppt要用数据吗？
答，数据是证明事件结论的重要论据。
所以，无论分析的内容是什么，如果有足够准确的，且具备足够说服力的数据，就一定要用数据来说明分析情况。
九、pandas数据分析实战案例？
当使用 Pandas 进行数据分析时，以下是一个实战案例的示例：假设我们有一个包含不同国家或地区的人口数据的 DataFrame，其中包括列如 country （国家或地区名称）、 population （人口数量）和 area （面积）。首先，我们可以使用 Pandas 读取并查看数据： import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行数据print(data.head()) 接下来，我们可以进行一些基本的数据分析操作，例如计算每个国家或地区的人口密度（单位：人/平方公里）： # 计算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行数据，现在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我们可以使用 Pandas 的图形功能绘制一个人口密度的散点图，以便直观地观察不同国家或地区的人口密度分布： # 绘制人口密度散点图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我们可以对人口数据进行一些统计分析，例如计算每个国家或地区的人口数量的总和、平均值、中位数等： # 统计分析print('总人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位数人口：', data['population'].median()) 通过以上示例，我们使用 Pandas 进行了数据读取、数据处理、图形绘制和统计分析等基本的数据分析操作。你可以根据自己的实际数据和需求进行进一步的分析和探索。请注意，在实际应用中，你可能需要根据数据的特点和分析的目的选择适当的方法和函数。此外，还可以结合其他数据分析工具和技术，如数据清洗、数据可视化、数据建模等，以获得更深入的洞察和结论。
十、企业融资案例优缺点分析？
发行股份缺点会稀释控股比例，优点增加流动资金扩充新项目。发行债券融资会增加企业负债率。
