学术论文的数据分析应该怎么写？

　　论文写作顺序应该是什么?至今没有定论。相信每一位科研工作者都有自己熟悉的行文习惯和特色。但对于刚开始接触论文写作的新人而言，明确论文核心、发掘逻辑关系、提高论文发表的成功率就十分关键。那么，从数据结果入手开始一篇文章的写作，无疑可以最大程度上满足你的科研需求。

　　Why?

　　为什么要从数据结果入手开始一篇文章的写作?

　　1、数据结果既是研究的心血精华所在，也是论文写作的核心。没有准确合理的数据，该研究将无法结题，继而失去研究的意义，而对应的文章不仅无法成文，而且也无法根据数据进行讨论和升华。数据结果主导了整个论文的内容和结构，首先完成这方面的写作，可以顺利完成相关架构，并以此为核心进行其他内容补全，防止“天马行空”的尴尬，从而提高写作效率。因此，科技论文写作的第一步，不妨从数据结果出发，挖掘内在的逻辑。

　　2、挖掘数据内在逻辑也是区分科研档次的重要一环。有些科研人员，手中拥有多年实验获得的大量数据结果，却难以将这些数据关联在一起，最终使得它们作为无用的符号，埋葬在灰尘之中，他们一生都只能在科研的殿堂门口徘徊。而有些科研人员，则拥有极强的逻辑分析与讲故事能力，他们层层分析，抽丝剥茧，探索着科学的奥秘，所以他们就成为各领域的大家。所以，如果你在科研上有着更远大的理想和目标，不妨从写作入手，培养挖掘数据内在逻辑的能力。

　　How?

　　怎样才能最有效发掘出科研论文数据中内在逻辑关系呢?

　　1、对数据筛选。研究过程中，常常会因为多次重复等获得过量的数据，这里头包括误差、错误等问题，而这些可能反而会误导你的研究进程。另外，有些数据来源于你的辅助研究，也许这些数据对其他研究而言值得大书特书，但对于本研究而言，可能不是重点。因此，并非所有的数据都要列入论文写作中，只挑选与论文主题有关的核心数据进行分析研究，而这也是探寻内在逻辑关系的第一步。

　　2、将数据图表化。数据是冰冷的，但图表化能令其“活”起来。在制作图表过程中，一定会对数据进行统计归纳分类，确定关键信息，了解一般趋势，而这正是内在逻辑关系最简易的表达方式。同时，合理选择图表形式，有助于让逻辑关系更一目了然。通常而言，图片强调总体的趋势，表格则更体现数值间的精确程度。这取决于你的文章的表达目的。

　　3、对数据分析优化。上面提到的只是开始，而在此基础上进行数据分析优化，才是真正去发掘内在逻辑关系。千万不要仅仅在论文中罗列那些数据而不分析，也不能仅仅描述一个简单的趋势关系。这样的论文没有深度。数据就是用来分析的，就目前科研而言，分析优化方法于模型数不胜数，显著性分析、正交优化、响应面优化以及神经网络优化等都已经非常常见。无论哪一种方法，都会将你的数据结果进一步升华。