【数据处理】关于数据整理的一些实用小技巧！

读研究生的同学，无论是硕士生还是博士生，都离不开科研实验。我们通过千辛万苦，得到了数据，这时候可不要以为万事大吉了，重头戏在后面呢——整理实验数据。

今天，笔者就来分享一下自己整理数据的一点经验吧～

一、「完整全面」地记录数据

实验数据必须完整全面地记录，实验时间、实验步骤、实验结果缺一不可。好记性不如烂笔头。不要对自己的记忆过度自信，觉得记在心里就好了，等到准备写论文的时候面对一堆数据一脸茫然，这是什么，这又是什么...

实验时间一定要写

实验往往不是一次就可以都得到理想的结果，很可能需要重复，重复，再重复，这时候日期就非常重要了。

遥想当年，笔者刚开始做实验的时候，有一个实验重复了 5、6 次，原始数据是 Excle 。当时，笔者对自己的记忆过分自信，觉得心里记住了就可以了，所以没有记录日期。

结果几个月后想要写论文的时候，发现记忆早已经模糊，根本不记得哪个数据是自己所需要的，所以只能哭着把数据又全部分析了一遍……

实验步骤一定要写

作为实验狗，笔者做实验前，尤其是新实验（哪怕是实验室师兄师姐已经做了 N 遍的实验）先尽可能的写清楚实验步骤（Protocol）。能写多细写多细，细到别人照着可以完全复现整个实验流程和结果。

这么做，一是规范实验操作，二是利于 Review，寻找问题所在。

个人习惯记录以下几个部分：

1）实验日期。

2）耗材准备，包括试剂、器械。实验前 check 下，确保准备充分，不至于实验过程中手忙脚乱。

3）具体实验步骤，千万不要怕麻烦。一定要尽可能的详细，细致到实验的小细节。

4）检测仪器，包括型号及检测时所使用的具体参数。这么做有两方面的原因，一是方便写文章，二是为了统一参数，实现实验的标准化。

图片来源：自己做的

「实验结果」一定要如实记录

要精确地记录你的实验结果，包括不理想的实验数据。千万不要有侥幸心理，只留理想的数据，把不理想的数据删掉。

如果和预测的结果不同，要分析问题的可能原因，是设计的问题？还是操作的失误？

在进行重复实验的时候，不要删除旧数据。也许兜兜转转后，发现它才是对的……

二、「不厌其烦」地整理数据

实验数据有多重要，笔者就不多说了。研二的时候，同院的一个博士师姐的电脑在图书馆被偷了，实验数据没有备份，笔者至今还记得她在朋友圈里的绝望。从此，笔者的数据都是电脑一份，硬盘一份，云盘一份，感觉十分安全呢～

咳咳，切入正题，根据时间远近，可以把数据分为需要短期处理的数据及需要长期保存的数据。首先，是短期需处理的数据。一旦得到新的实验结果，要尽快整理成图表。

我们得到的数据也许是数字，也许是图片。我们不可能凭肉眼主观判断这些数据是否符合我们的期望，只有通过图表才能观察到问题所在。

关于分析数据、作图，个人比较喜欢用 Photoshop 整理各种图片，用 GraphPad Prism 作图，然后用 AI 将它们组合起来。

今天聊一聊 GraphPad Prism，普通的统计方法，比如方差、ROC 曲线、t 检验都能满足，而且作图功能也很强大。有了它的帮助，漂亮的图将不再遥远。

分享几个作图小 Tips：

绘制图表，从审美开始。

在作图之前，我们不妨参考 CNS 文章的图片，找到对应的数据图，看看别人是怎样的风格样式。

一开始新建文件的时候，如果你不确定自己的数据适合哪种图，可以点开示例，看一看哪种图适合，也可以克隆已有的文件，如下图。

图片来源：GraphPad Prism 软件截图

一个 Prism 文件不局限于一个图表，最多可以创建几百个数据表、图形文件，一个课题一个文件足够了。

制作好的图表可以用 Powerpoint 做成 PPT 格式。最好严格按照论文发表格式来制作，哪怕是阴性结果，这样以后无论是 Seminar 做汇报，还是撰写文章都会方便很多，省时又省力。

接着是数据的长期保存，一定要备份！备份！备份！重要的事情说 3 遍。

笔者习惯用以下 3 种形式保存实验数据：

1）纸质笔记本

准备一本专业的实验记录本，最好有连续的页码。笔者的习惯是一个课题准备一个单独的实验记录本，里面记着实验条件及日期，平时做实验时随身携带。

2）Excel 表格

这个包括原始的数据及整理后的数据，这个会记录实验的所有内容。

图片来源：自己做的

3）PPT 演示文稿

制作好的图表笔者会统一放在 PPT 中，和实验记录本一样，一个课题有一个单独的 PPT。这样组会汇报的时候可以直接拿来用，不用临时整理制作 PPT 了。

图片来源：自己做的

图片来源：自己做的

实验数据的整理作为科研过程中必不可少的一部分，会直接影响到论文的结果。同时，这些数据要经得起其他人推敲及反复试验，更是不容小觑。

希望今天的分享会对大家的科研有所帮助。最后，祝大家实验顺利，Paper 多多。

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