在SCI文章写作中，数据占据着十分重要的一部分内容。准确无误的数据是说明文章课题的必要内容，但是数据的获取和整理又是一个复杂的课题，我们应该如何正确的获取整理数据呢?

（1）做实验前，尤其是新实验（哪怕是实验室其他人已经做了N遍的实验）先尽可能的写清楚实验步骤（protocol），这个protocol最好用英文写，并且做成电子版，存在自己的电脑中，打印一份贴在自己的笔记本中，以后再用该protocol，只需写明：参见xx页（refer Pxx）。这样到时候写文章时，就很方便了；

（2）新的实验结果一旦得到，要将数据尽快整理成图表，用Powerpoint做成PPT格式，质量和格式就和准备发表一样，哪怕是阴性结果，并且将实验的相关信息和参数尽量详细列出，这样以后无论是开会做presentation还是撰写文章都会方便很多；

（3）如果是阴性结果，和预测的不同，分析问题的可能原因，有无别的替代方法?是否要修改原来实验方案乃至整个实验设计?

（4）同样重要的是，在实验过程中，要经常看相关领域是否有新的文章发表，如果相同思路的结果已经发表，就要及时调整实验方向。

当然，看到好的相关文献要及时加到Endnote等文献管理软件中。另外这一过程也是熟悉本领域最新发展的过程，届时写文章时就会有胸中有丘壑的感觉，写起来就可以得心应手。

采用上述几个措施，写英文文章应是一件不难的事情（只要英语不是很差），科学网著名博主施一公曾经撰文说，他最快的记录是，傍晚开始，一个通宵搞定一篇文章（当然他的文章决不是豆腐块式的垃圾文章），我自然不能和施相提并论，我一般不会停下实验全时写文章，在做实验的间隙写，因为在写之前，由于平时的积累，数据、图表和文献等都基本准备齐全，所以一般最长一个星期之内即可完成第一稿。

虽然是“慢工出细活”，但是太慢了，很难出“细活”，尤其是写文章。对于撰写文章而言，反而是强调趁热打铁，一方面是由于发表时效的问题，尽快发表，才能避免上述的问题；另一方面，时间战线拉的太长，你前面自己写的东西都已经忘记了，最终反而要花更多的时间来写，所以，写文章最好还是一气呵成。即使不能“一气”，也别“N气”，因为：“一鼓作气，再而衰，三而竭”。

所以在做实验的过程中，也同样可以在两方面准备你的文章手稿：1）及时整理数据；2）跟踪、更新、阅读相关文献。两手都要抓，两手都要硬!

在SCI论文中数据（或资料）：除非要列举一定数量的精确数据,否则就不要使用表格。如果数据较少（如只有1行）或数据的变化规律明显,就在（SCI论文）正文中直接表述。

为简洁并突出重点,应忽略不必要的数据（如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等）。应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据,以免误导读者在数据精度方面产生假象,并且也使数据的比较变得困难。

要确保SCI表中数据的精确,SCI表中的算术错误（如“总和”的计算应准确）会影响到论文中假设的可信度。如果涉及百分比时,一定要倍加注意,如果百分比或其总计不是100%，应在脚注中加以解释，否则不仅反映出作者的不严谨，同时读者也无法判断数据的真实性。

列举数据时应尽量确保同组数据纵向排列（由上向下阅读）,以方便读者对比阅读。只保留数字中小数点后面有效位数（保留多余的数字会令读者对数值的真实精度产生误解）；数值的个位数和小数点等符号应分别对齐。

实验数据的整理直接影响到我们论文的结果，而且作为论文重要的一部分，实验的数据要禁得起其他人反复实验，所以更是不容小觑。