编者注：

在科学研究中，数据是核心，但如何有效地展示数据同样至关重要。本文基于爱思唯尔（Elsevier）的英文博文，总结了科研数据展示的五大关键实践，帮助研究人员更清晰、更高效地传达研究成果。无论是图表设计还是数据解释，这些实践都能为您的科研工作增色不少。

在科学研究中，数据是支撑结论的基础，但如何展示数据却是一门艺术。爱思唯尔在其博文《5 key practices for data presentation in research》中，为研究人员提供了实用的建议，帮助他们在论文、报告或演示中更有效地呈现数据。

1. 明确目标，突出重点

数据展示的首要任务是清晰传达研究的关键发现。在设计图表或选择数据时，务必围绕研究问题展开，避免堆砌无关信息。通过突出重点，读者能够快速抓住研究的核心。

2. 选择合适的可视化工具

不同类型的数据需要不同的展示方式。柱状图适合比较类别数据，折线图适合展示趋势，而散点图则适合揭示变量之间的关系。选择恰当的可视化工具，能够使数据更加直观易懂。

3. 保持简洁，避免过度设计

过于复杂的图表可能会让读者感到困惑。尽量使用简洁的设计，避免不必要的颜色、标签或装饰。清晰的图表不仅美观，还能提高信息的传递效率。

4. 提供上下文，解释数据

数据本身并不能说明一切。研究人员需要通过文字或注释为数据提供上下文，解释其意义和重要性。例如，说明数据的变化趋势、异常值的原因，或与理论模型的对比。

5. 确保数据的可重复性和透明度

科研数据的展示不仅要美观，还要具备科学严谨性。确保数据的来源、处理方法和分析过程透明可查，以便其他研究人员能够验证和重复您的研究。

数据展示是科研沟通的重要环节。通过遵循这五大关键实践，研究人员不仅能够提升论文的可读性，还能增强研究的说服力。无论是初学者还是资深研究者，这些建议都值得借鉴。

版权声明：本文由DeepSeek基于官方博客内容编译，已注明来源。完整英文原文，请参考原文。

参考文献：

https://www.elsevier.com/connect/5-key-practices-for-data-presentation-in-research