图片来源：黄志敏 数据新闻入门
以我自己为例，在数据呈现之外我会更多承担数据分析或是寻找数据来源的工作。
首先，找到合适的数据并且表达出来。
因为在实际操作中，找数据是一个非常耗时间的事情，需要建立一种搜索思维。询问专家学者或是查找论文是很重要的渠道，有时论文当中会提到非常有帮助的数据来源或是数据库，站在他人的肩膀上可以帮助我们省去许多寻找数据的力气。
其次，理解数据，尝试发现其中有趣的结论点。
对于数据内容的理解和表达，很考验从业者能否从数据当中挖掘有趣的结论点。打一个比方，把数据当做被采访对象，去拷问数据，对数据做出一些假设再去进行验证，看看数据能不能给你答案。这一点其实非常锻炼刚入行的从业者，这需要你对某些垂直领域进行深耕。
第三，清晰明了的可视化设计。判断可视化设计好坏的关键点在于，去掉文字后你的图标是否还能清楚的表达。数据新闻不仅要好看酷炫，让读者能够看明白才是关键。编辑需要考虑使用什么样的图标来呈现数据是最合适的。
我把做数据新闻的小技巧总结为四点：拷问你的数据；快速完成能力；寻找数据量丰富的选题；掌握数据分析技巧。
在寻找有趣的结论点的过程中我们会比较容易观察一些数据的异常值，比如，我们做过一个问卷调查，发现收入越高的人对自己的颜值越自信，但是这个结论是预料之中的，怎么才能挖掘到有趣的点呢？我们会把这个数据拆分，拆分成男女两个性别，并发现男性在收入越高时对自我颜值越自信，但女性可能呈现出一个波动式的上升和下降的趋势。
快速完成一个选题内容也是很重要的，因为新闻具有时效性，读者不会给新闻制作者太长时间的注意力，我们需要在规定时间内对重要和次要内容进行取舍去完成一篇完整的文章。两到三天完成一个作品已经算是比较长的操作周期了。
另外，我们会尽量找数据比较丰富的题目入手。比如我们之前做过北京地铁的数据，我们发现北京地铁的官方微博会发布每一次地铁的故障数据，于是我们把这些数据搜集起来做了一个关于北京地铁避坑指南的作品，最后也收到了不错的反响。
基于之前数据新闻的获奖作品，不难发现这些作品中多数都使用了比较简单的数据分析思路，比如比较平均值、最大值、最小值、方差，对比不同年份的数据等等。所以我们常用到的数据分析技巧都是很基本的，在我们中小学的时候就已经学过了。