展示数据就是利用图、表格以及文字等形式来使数据更容易被读者以及审稿人所理解。数据分析需要根据各展示形式的优势来合理利用这三类展示方法。比如图表展示的优势是信息含量大、容易引起注意、展示清晰明朗，但解释能力不足；而文字的优势是能够清楚解释数据以及背后含义，但不够显著，容易被读者或审稿人所忽略。

在文字中过多的展示数据，不仅增加了论文的阅读难度，而且使论文中所要表达的重要内容淹没在这些内容中，起到反作用。比如在正文中大量描述图表中已经非常清晰的直曲线等。所以，在能够利用图表来展示数据时，尽量不要使用文字，而且在有图表时，切忌重复描述数据。“有舍有得、重点突出”是数据展示的关键方法。

解释数据也同样不是解释越多越好，需要做到重点突出，其重点是要从回答研究问题的角度进行数据分析，使整体论文更加紧密。其中的关键在于解释数据背后所反映的含义，而不是分析数据的表现形式，表现在为了分析数据而分析。

在解释数据时需要有清晰的思路，比如可以按照常见的思路来进行展示，这里需要对数据分析的结构进行一定的思考，利用良好的组织结构能“事半功倍”解释数据。另外解释数据时需要解释数据所反映的意义，从而突出论文研究的原始目的。

比如对于农作物生长方面的研究有“氮素化肥平均施用量在每公顷217.81公斤时产量最高，而当施用量超过这点时呈直线下降趋势，平均下降率为23.5公斤/公斤”。虽然这样的数据分析非常好，但其还停留在分析数据的表现形式，而没有做到真正的解释数据。

如果要做到解释数据，需要结合数据来进一步分析其对农作物生产的影响，比如研究重点在揭示化肥施用量与可持续生产之间关系时，数据分析则可以为“氮素化肥合理的施用量是农业生产的关键，超量施用氮素化肥不仅会导致粮食产量下降，而且还会改变土壤的成分，导致土壤的物理化学性质发生变化，使土壤生态系统受到破坏，比如水体富营养化[5-7]。”

针对在论文审稿过程中发现的常见误区，总结了数据分析的一些技巧，其中有三点容易被作者所忽略，比如有深度的数据整理与分析过程、从回答研究问题的角度来展示数据以及利用易于理解的图表展示数据。

从回答研究问题的角度看来展示数据是提高数据分析紧密度的关键，其主要误区表现在对数据进行了十八般分析，但论文所提出的研究问题并没有得到回答，甚至存在论文研究问题还不清晰的情况，造成了论文整体存在“无的放矢”现象。

数据分析是决定一篇论文质量水平的关键，最后来总结一下数据分析三要素的checklist：

• 数据分析的三要素为分析数据、展示数据以及解释数据。其中解释数据容易被误读，导致论文有“分析”无“解释”，造成数据分析与实际应用脱节，空有一副架子而无灵魂，从而影响论文的整体表达与质量;
• 分析数据过程中除了分析数据的表达形式，还需要展示数据的来源以及获取方法，比如数据的筛选和分析，使用的软件工具等等，另外误差分析是必要项；
• 展示数据就是利用图、表格以及文字等形式来使数据更容易被读者以及审稿人所理解，其中的关键就是合理利用图表和文字的优势；
• 解释数据的重点是要从回答研究问题的角度进行数据分析，从而使整体论文更加紧密。其关键在于解释数据背后所反映的含义，而不是分析数据的表现形式；
• 数据的分析技巧包括有足够的数据样本和误差分析、使用可靠的数据分析软件工具、有深度的数据整理与分析过程、需要提及相应的数据处理方法、从回答研究问题的角度看来展示数据、利用易于理解的图表展示数据、与同行沟通结果获取反馈建议以及展示数据的适用范围及局限性。