在SCI论文写作中，数据处理与结果展示是两个至关重要的环节。以下是一些关于数据处理与结果展示的技巧：

　　一、数据处理技巧

　　1.数据清洗：对收集到的数据进行筛选和整理，去除异常值和错误数据。这包括重复数据去重、缺失数据填补等步骤，以确保数据的可信度和可用性。

　　2.数据标准化：将不同量纲的数据转化为统一的标准尺度，以便进行比较和分析。常用的数据标准化方法有最大最小值标准化、z-score标准化等。

　　3.数据验证：对处理后的数据进行验证和检查，以确保数据的可靠性和一致性。这可以通过数据对比、逻辑验证等方法实现。

　　二、结果展示技巧

　　1.选择合适的图表类型：根据数据类型和分析目的，选择合适的图表类型来直观地展示结果。例如，折线图适用于展示时间序列数据，柱状图适用于比较不同类别的数据，散点图则适用于展示两个变量之间的关系。

　　2.图表设计要简洁明了：图表设计应遵循简洁明了的原则，避免过多的装饰和冗余信息。图表标题、坐标轴标签和图例等应清晰易懂，以便读者能够快速理解图表所传达的信息。

　　3.强调关键信息：通过使用不同的颜色、线条粗细或标记样式来突出关键信息，帮助读者更快地捕捉到重点。

　　4.结果解读与讨论：在展示结果时，应结合图表进行详细的解读和讨论。这包括对数据趋势、异常值或模式的分析，以及与预期结果的对比等。

　　5.使用统计方法验证结果：在展示结果时，可以使用适当的统计方法来验证结果的显著性和可靠性。例如，通过假设检验、方差分析等方法来评估不同组之间的差异是否显著。

　　综上所述，SCI论文写作中的数据处理与结果展示需要严谨的态度和专业的技巧。通过合理的数据处理和直观清晰的结果展示，可以更好地传达研究成果，提高论文的质量和影响力。