SCI论文发表前的数据准备与整理是一个至关重要的环节，它直接关系到论文的质量和可信度。以下是一些数据准备与整理的技巧：

　　一、数据准备

　　1.明确数据来源：在开始实验或研究前，应明确数据的来源，并确保数据的可靠性和有效性。对于实验数据，应详细记录实验条件、操作步骤和原始数据。

　　2.数据收集与记录：在实验或研究过程中，要系统地收集数据，并使用合适的方法进行记录。确保数据的完整性和准确性，避免遗漏或错误记录。

　　3.数据备份：为了防止数据丢失，应定期备份数据。可以将数据存储在多个位置，如本地电脑、外部存储设备或云存储。

　　二、数据整理

　　1.数据清洗：在整理数据前，先进行数据清洗，去除重复、无效或异常的数据。这有助于提高数据的质量和准确性。

　　2.数据分类与分组：根据研究目的和论文结构，将数据进行分类和分组。这有助于更好地组织数据，并便于后续的数据分析和解释。

　　3.数据格式化：将数据整理成统一的格式，如表格或图表。确保数据的呈现方式清晰、直观，并符合论文的排版要求。

　　4.数据统计分析：在整理数据的过程中，可以进行初步的数据统计分析，以发现数据间的关联和趋势。这有助于为论文提供有力的证据和论点。

　　三、注意事项

　　1.遵守伦理规范：在处理数据时，应遵守相关的伦理规范，确保研究对象的隐私和权益得到保护。

　　2.数据保密性：对于涉及敏感信息的数据，应确保其保密性，避免数据泄露。

　　3.使用合适的统计软件：在数据整理和分析过程中，可以使用合适的统计软件，如SPSS、Excel等。这些软件可以帮助你更高效地处理和分析数据。

　　4.保持数据的原始性：在整理数据时，应保留数据的原始形态，避免过度处理或修改数据。这有助于确保数据的真实性和可信度。

　　综上所述，SCI论文发表前的数据准备与整理是一个细致且重要的过程。通过明确数据来源、系统收集与记录数据、清洗和分类数据、格式化呈现以及遵守相关注意事项等步骤，可以确保你的数据准备充分且整理得当，从而为SCI论文的发表奠定坚实基础。