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徐云升 等 著

图书标签:

• 数据处理
• 科技绘图
• 实验数据
• 科学计算
• 数据分析
• 绘图软件
• 实验技能
• 高等教育
• 理工科
• MATLAB

出版社： 华南理工大学出版社

ISBN：9787562333098

版次：1

商品编码：10302475

品牌：墨点

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-08-01

页数：176

正文语种：中文

内容简介

《实验数据处理与科技绘图》是在借鉴国内有关实验数据处理和科技绘图方面的教材和专著的基础上，结合作者多年从事实验数据处理与教学经验编著而成的。全书共分四章，全面详细地介绍了实验数据处理和科技绘图的理论知识和具体操作方法。具体内容安排如下：第1章：实验数据的测量及误差；第2章：Excel在数据处理和科技绘图中的应用；第3章：Origin在科技绘图中的应用；第4章：SAS在数据处理中的应用。
《实验数据处理与科技绘图》内容新颖，理论联系实际，不仅可作为高等院校本、专科学生教材，也可作为成人教育、电视大学及相关专业的教材或参考书，还可供从事数据分析、处理工作人员做技术参考。

目录

1 实验数据的测量及误差
1.1 数据测量的误差
1.1.1 测量的定义
1.1.2 测量方法的分类
1.2 误差的基本概念
1.2.1 误差的定义及表示法
1.2.2 误差的来源
1.2.3 误差的分类及性质
1.3 测量程度及评价
1.3.1 准确度、精密度和精确度
1.3.2 测量精度的评价
1.3.3 可疑数值的舍弃
1.4 有效数字及数据的表示
1.4.1 有效数字的记法
1.4.2 数字舍入规则
1.4.3 数据运算规则
1.5 误差分析
1.5.1 随机误差
1.5.2 系统误差
1.5.3 粗大误差
1.6 回归分析
1.6.1 一元线性回归方程
1.6.2 可线性化的一元非线性回归
1.6.3 多元回归

2 Excel在数据处理和科技绘图中的应用
2.1 Excel 2003概述
2.1.1 Excel 2003的主要功能
2.1.2 Excel 2003的启动
2.1.3 Excel 2003窗口组成及相关概念
2.2 Excel 2003基本操作
2.2.1 文件操作
2.2.2 工作表操作
2.3 建立和编辑表格
2.3.1 选定单元格
2.3.2 输入数据、序列
2.3.3 编辑工作表
2.4 常用实验数据的输入与基本操作
2.4.1 输入普通数据
2.4.2 输入数字长度为12位以上的数据
2.4.3 输入以“0”开头的数据
2.4.4 输入指定小数位的数值
2.4.5 输入分数
2.4.6 输入日期和时间
2.4.7 输入百分比数据
2.5 实验数据设置与编辑
2.5.1 让数据自动换行
2.5.2 以红色数值显示负值
2.5.3 自定义数字格式
2.6 数据有效性
2.6.1 设置数据有效性
2.6.2 数据条件格式
2.6.3 数据排序
2.6.4 数据筛选
2.7 数据表（模拟运算表）
2.7.1 单变量数据表运算
2.7.2 双变量数据表运算
2.7.3 单变量求解示例
2.8 回归分析
2.8.1 建立投资收益额分析模型
2.8.2 计算斜率和截距系数
2.9 Excel在科技绘图中的应用
2.9.1 图表向导
2.9.2 折线图绘制
2.9.3 数据曲线的回归分析
2.9.4 其他图表的绘制

3 Origin在科技绘图中的应用
3.1 Origin基础知识
3.1.1 Origin的工作界面简介
3.1.2 主要功能介绍
3.2 基本操作
3.2.1 项目文本操作
3.2.2 数据表基本操作
3.3 二维图形绘制
3.3.1 用已知曲线方程绘制图形
3.3.2 用实验数据绘制图形
3.3.3 修改图形的外观
3.3.4 双y轴曲线的绘制
3.4 曲线的拟合
3.4.1 线性拟合
3.4.2 多项式拟合
3.5 应用举例
3.5.1 直线绘图
3.5.2 曲线绘图
3.5.3 半对数绘图

4 SAS在数据处理中的应用
4.1 SAS界面简介
4.1.1 安装及运行SAS
4.1.2 SAS启动
4.1.3 SAS图形窗口界面
4.1.4 SAS界面操作入门
4.2 SAS程序
4.2.1 数据步（Data Step）
4.2.2 SAS程序步（Proc Step）
4.2.3 SAS基本概念
4.3 SAS／ASSIST视窗简介
4.3.1 ASSIST视窗启动
4.3.2 ASSIST视窗使用方法
4.4 输入数据
4.4.1 运行Proc Insight
4.4.2 输入数据
4.5 SA ／Insight在基本统计分析中的应用
4.5.1 统计知识概述
4.5.2 SAS／Insight对一维数据作图
4.5.3 SAS／Insight对二维数据作图
4.5.4 SAS／Insight对三维数据作图
4.5.5 SAS／Insight对数据描述统计方法
4.5.6 SAS／Insight对数据进行单变量检验
4.6 SAS在正交试验设计中的应用
4.6.1 正交试验设计基本方法
4.6.2 正交表的基本性质
4.6.3 正交试验设计的基本程序
4.6.4 SAS统计软件在方差分析中的应用
参考文献

精彩书摘

3.根据测量条件划分（1）等精度测量对某一固定被测量进行重复测量，所取得的测量数据可认为是在相同的测量精度条件下得到的，这种测量称为等精度测量。对一固定被测量作等精度测量，所得测量数据允许有一定范围的大小变化。但对偏大或偏小的数值，不能判定哪种数值更加接近被测量的真实值，只能采取一视同仁的态度，同等对待。对取得数据的信赖程度是相同的，这是判定是否为等精度测量的重要依据。
（2）不等精度测量对一被测量进行测量得到的数据，其精确度可判定是不等的，这种测量称为不等精度测量。不等精度测量的精度不等，可能是由于条件的改变、所用测量设备的不同或更换，也可能是数据来源不同得到的。对不等精度的数据应当采用特殊的处理方法。4.根据被测对象在测量过程中所处状态划分（1）静态测量被测量在测量过程中可以认为是固定不变的，对这种被测量进行的测量称为静态测量。实际上，静态测量就是不需要考虑时间因素对被测量的影响，把被测量或是测量误差作为随机变量来研究。
（2）动态测量
被测量是处在随时间不断变化的状态，对这种被测量进行的测量称为动态测量。进行这种测量和处理所得到的数据，就要考虑时间因素对被测量的影响，即把测得值或测量误差作为随机过程来研究。
上面介绍的四种测量分类方法，涉及以后研究误差问题首先要弄清楚的基本概念，对各种专业所进行的测量具有特性的问题。有关各种专业的测量学的详细内容，请查阅相关的专著。

前言/序言

　　数据处理的相关知识属于研究生课程，很多院校本科生并没有开设此类课程，但从多年的教学实践来看，数据处理的基本知识不但本科生需要，专科生也需要，这就是编写本书的初衷。本书编写的指导思想是结合实例，通俗易懂，实用性强。科学实验面对的是大量的实验数据，通过对实验数据的分析处理，获得可信的实验结果。我们用常规的数理统计分析方法是相当繁琐和枯燥的。随着计算机技术的迅速发展，用计算机分析处理实验数据成为可能，数据处理的应用软件也应运而生，利用这类软件在无需编程的情况下，使大量的数据处理变得方便、快捷。实验数据处理和科技绘图是高等院校学生经常要面对的问题，特别是在研究生、本科生进行毕业论文设计时显得尤为重要。实验数据的测量、分析、计算及有效数字取舍等是否科学合理，对实验设计、工艺条件选择和预期目标正确性的判断等方面均起着极其重要的作用。
　　本书共4章，在编写过程中，结合科研和教学的经验，重点阐述了Excel、Origin及SAS三种统计应用软件在实验数据处理和科技绘图中的应用。第l章主要讲述了实验数据的测量和误差、有效数字的计算和取舍，其目的是让学生掌握对测量精度的分析、计算，进而进行误差的合理分配，以便在最经济的条件下，得到最合理的测量数据和最佳的数据处理结果。第2章介绍常用的应用软件Excel在数据处理中的应用。第3章介绍Origin应用软件在科技绘图中的应用。第4章介绍SAS统计软件在数据处理中的应用。通过对相关统计分析软件的学习，使学生树立用统计学的眼光和思维看待客观事物，能在一定程度上使学生建立起清晰的数量化概念。但要对三种软件的数据处理功能运用自如，还要结合本专业的特点进行实际训练。
　　本书由徐云升教授提供编写的思路和大纲、负责统稿和审稿工作。张铁涛老师编写第1章、第4章；黎瑞珍老师编写第2章、第3章。在本书编著过程中，还得到了许多老师的关心和帮助，在此一并致谢！
　　由于编者水平有限，书中难免存在错误和疏漏之处，敬请读者批评指正。

好的，这是一份关于一本名为《实验数据处理与科技绘图》的图书的详细简介，内容侧重于该书不涉及或不详述的领域。 --- 图书简介：深入探索现代信息技术与前沿科学计算的基石 本书并非涵盖以下领域： 本指南的重点在于提供基础而实用的科学数据处理方法与可视化技术，我们明确地将以下不属于本书核心讨论范围的深度或专业领域排除在外，以确保读者能够专注于核心技能的构建。 --- 一、 理论计算物理与高级数学建模的深度探究（未涉及） 本书侧重于处理和展示既有的实验数据，而非从零开始构建复杂的理论模型。因此，以下内容不在本书的讨论范畴之内： 1. 量子力学与场论的解析解法： 本书不涉及薛定谔方程、狄拉克方程的解析推导，或使用费曼路径积分等方法进行高维或高能物理问题的精确求解。我们不会深入探讨激发态的精确计算、自洽场理论（SCF）的迭代算法优化，或是量子色动力学（QCD）的格子规范理论（Lattice QCD）的数值实现细节。 2. 拓扑学与微分几何在物理中的应用： 对于黎曼几何、陈类理论等高度抽象的数学工具，以及它们如何用于描述弯曲时空（如广义相对论）或材料中的拓扑绝缘体性质，本书不做深入的数学推导或物理意义阐释。我们的数据处理流程建立在欧几里得空间或简单的向量代数基础之上。 3. 符号计算系统的深度编程与开发： 虽然数据处理可能涉及一些基础的代数操作，但本书完全不教授如何使用如 Mathematica, Maple 或 SymPy 等软件进行复杂的符号积分、极限求解或自动微分系统的底层架构设计。我们的重点是数值处理，而非解析推导。 二、 计算机科学与软件工程的底层实现（未涉及） 本书旨在让科学家和工程师能够高效地应用现有工具，而不是成为软件开发者。因此，以下与软件开发、算法优化和系统架构相关的领域被明确排除： 1. 编译原理与操作系统内核级优化： 我们不会讨论如何编写编译器、如何进行 C/C++ 级别的内存管理、线程调度，或操作系统内核如何优化 I/O 操作以加速大型数据集的读取速度。 2. 数据库管理系统（DBMS）的底层架构： 本书不深入探讨关系型数据库（如 PostgreSQL, MySQL）或非关系型数据库（如 MongoDB）的 B 树索引结构、事务隔离级别（ACID 属性的保障机制）、查询优化器（Query Optimizer）的工作原理，或 SQL 语言的深度定制与性能调优。数据存储和检索主要依赖于文件系统和内存结构。 3. 深度学习模型的架构设计与训练（侧重理论）： 虽然我们会提及数据预处理对机器学习的重要性，但本书不详细阐述卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或 Transformer 模型的具体层级设计、反向传播（Backpropagation）的精确数学流程，或如何设计定制化的损失函数。我们不会教授如何使用 TensorFlow 或 PyTorch 构建和训练一个全新的、复杂的深度学习模型。 三、 尖端生物信息学与基因组学分析（未涉及） 在生命科学数据的处理方面，本书的关注点停留在通用统计和可视化层面，不会涉足高度专业化的生物信息学工具链： 1. 高通量测序数据（NGS）的原始数据处理： 我们不涉及 FASTQ 文件的质量控制（QC）、序列比对（Alignment，如使用 BWA 或 Bowtie2）、变异检测（Variant Calling）的复杂算法，或从头组装（De Novo Assembly）的难题。 2. 蛋白质结构预测与分子动力学模拟的细节： 本书不会教授如何设置分子动力学（MD）模拟的初始条件、选择合适的力场（Force Field，如 AMBER 或 CHARMM），或使用如 GROMACS、LAMMPS 等软件进行长时间、高精度的原子级别模拟。 四、 高级信号处理与图像处理的数学基础（未涉及） 对于信号和图像的“处理”，本书的范围仅限于基础的平滑、滤波和常规的傅里叶变换（FFT）应用。以下高级技术不包含在内： 1. 小波分析（Wavelet Analysis）的深入应用： 我们不会详细介绍连续小波变换（CWT）或离散小波变换（DWT）的数学理论基础、多分辨分析框架，或如何选择最佳的小波基函数来处理非平稳信号。 2. 复杂滤波器的设计与实现： 本书不教授如何设计和实现如卡尔曼滤波器（Kalman Filter）用于状态估计、自适应滤波（LMS, RLS）或基于高阶统计量的盲源分离技术。 3. 计算机视觉中的复杂算法： 图像处理仅限于基础的灰度化、直方图均衡化和简单的边缘检测。我们不讨论诸如 SLAM（同步定位与地图构建）、三维重建、基于特征点的匹配算法（如 SIFT/SURF 的原理），或复杂的图像分割方法。 五、 专利法、知识产权与科技论文的规范撰写（未涉及） 本书旨在教会读者如何处理数据和绘图，但对数据背后的管理和传播规范不做详细指导： 1. 实验记录的法律合规性与知识产权归属： 我们不提供关于如何撰写实验记录的法律条款、如何申请专利、如何界定数据共享协议（Data Usage Agreements）或如何处理研究伦理问题的指导。 2. 期刊投稿与审稿流程的策略分析： 本书不会详细分析如何选择合适的国际期刊、如何回应审稿人的尖锐意见、或如何进行高级的学术写作润色以提高被引率。 --- 总结： 本书严格聚焦于实验数据的获取后处理，强调使用成熟的软件工具（如 Excel, Origin, Matplotlib, Gnuplot 等）进行数据清洗、统计分析、误差评估以及制作符合科技出版标准的二维和三维可视化图表。它是一本面向实践者的操作手册，旨在弥合实验操作与最终报告成果之间的鸿沟，而不是一本深入探究底层数学原理或软件工程的理论专著。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科学研究充满热情但又经常被数据和图表折磨的跨学科学习者，当《实验数据处理与科技绘图》这本书出现在我的视野中时，我感到一股久违的兴奋。这本书以一种非常易于理解的方式，将复杂的数据处理和科技绘图过程变得清晰明了。它并没有直接丢给我一大堆理论，而是从最基础的实验数据采集和预处理开始，一步步引导我如何去理解数据的本质。我特别喜欢书中关于统计分析的讲解，它不仅仅列举了各种统计方法，更重要的是解释了每种方法背后的逻辑和适用场景，让我能够根据自己的实验数据选择最合适的分析工具。而科技绘图的部分，更是让我眼前一亮。作者没有仅仅停留在软件操作层面，而是深入探讨了如何通过图表有效地传达科学信息，如何让一个原本枯燥的数据变得生动有趣，具有说服力。我过去常常在制作图表时感到无从下手，或者做出的图表总是显得不够专业，而这本书则为我提供了系统的指导，让我学会了如何从用户的角度去思考图表的设计，如何让图表更加直观、准确地反映实验结果。书中还穿插了一些不同领域的研究案例，让我能够看到不同学科是如何运用这些技术来推动研究的，这极大地拓宽了我的视野。这本书的结构安排也很合理，内容由浅入深，非常适合初学者，同时对于有一定基础的研究者来说，也能从中找到不少新的灵感。

评分☆☆☆☆☆

读完《实验数据处理与科技绘图》这本书，我最大的感受就是它填补了我知识体系中的一个重要空白。作为一名刚步入科研领域的研究生，我常常在整理和呈现实验结果时感到力不从心。过去，我总是倾向于使用最简单直接的方式来处理数据和绘制图表，很少考虑数据的严谨性以及图表的可读性和信息传达能力。这本书的出现，就像一位经验丰富的导师，循序渐进地指导我如何正确地进行数据处理。从数据的预处理、清洗，到各种统计方法的选择和应用，再到如何解读和呈现分析结果，书中都给出了详细的步骤和清晰的解释。我特别喜欢其中关于数据可视化的章节，作者不仅仅教我如何操作软件，更重要的是阐述了设计优秀图表的原则和理念。那些关于图表选择、颜色搭配、坐标轴设置、以及如何突出关键信息点的建议，都非常实用。我尝试着将书中的一些方法应用到我最近的一个实验项目中，结果令人惊喜。我绘制的图表比以前清晰了许多，数据也显得更加有说服力。书中还介绍了一些我之前完全没有接触过的先进技术，比如一些高级的统计模型和机器学习在数据分析中的应用，虽然这些内容我暂时还没有深入研究，但已经让我对未来的学习方向有了更清晰的规划。总的来说，这本书不仅是一本技术手册，更是一本思维的启迪书，让我看到了数据处理和图表展示的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我这个在学术界摸爬滚打多年的研究人员来说，简直是及时雨。我一直深知，一个出色的研究成果，离不开扎实的数据支撑和清晰的图表展示。然而，随着科技的发展，数据处理和可视化技术也在不断更新，我们这些“老家伙”如果不与时俱进，很容易被淘汰。当我拿到《实验数据处理与科技绘图》这本书时，我首先被其内容的全面性所吸引。它不仅仅涵盖了传统意义上的数据分析方法，更重要的是，它深入探讨了如何将这些分析结果以最有效的方式呈现出来。书中对于各种科学绘图软件的讲解，我个人认为非常到位，它并没有停留在简单的操作层面，而是从科学图表的本质出发，讲解了如何利用这些工具来传递复杂的信息。我特别欣赏其中关于“信息架构”在图表设计中的应用，这让我意识到，一个好的图表，不仅仅是数据的堆砌，更是逻辑的呈现。此外，书中关于如何处理和展示大型数据集的章节，也为我提供了很多新的思路。在我的研究工作中，经常会遇到庞杂的数据，过去我常常为此感到头疼，而这本书提供了一些非常实用的策略和技术，让我能够更有效地管理和分析这些数据。这本书的语言风格也非常专业严谨，同时又不失通俗易懂，让我在阅读过程中能够快速掌握核心内容。

评分☆☆☆☆☆

《实验数据处理与科技绘图》这本书，我拿到手上的时候，其实是抱着一种“试试看”的心态。我一直觉得，科学研究，尤其是实验科学，数据分析和图表展示是绕不开的两大环节，但一直以来，我更多的是依赖一些基础的软件操作，对背后的原理和更高效的方法了解不多。拿到这本书，我首先注意到的是它的封面设计，简约而不失专业感，这让我对内容产生了初步的期待。翻开目录，里面涉及了数据采集的质量控制、多种数据处理方法（包括统计分析、曲线拟合等）、以及如何利用专业的绘图软件制作出既美观又信息量丰富的图表。特别是关于误差分析和不确定度量化这部分，虽然以前在课堂上接触过，但书中的讲解清晰了很多，给出了很多实际操作的案例，让我能更容易地理解如何将理论应用到我的实验数据中。我尤其关注了其中关于数据可视化设计原则的部分，作者强调了图表的清晰度、准确性和信息传达效率，这对于我过去常常出现的“画了很多图，但效果不佳”的情况来说，无疑是雪中送炭。书中还提到了不少进阶的绘图技巧，比如如何制作交互式图表、如何利用脚本自动化绘图流程等等，这些都让我看到了提升实验报告质量和研究效率的希望。虽然我还没有来得及完全深入学习每一个章节，但仅从目录和开篇的几章内容来看，这本书就给我带来了很多启发，让我看到了在数据处理和图表制作方面有巨大的提升空间。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到《实验数据处理与科技绘图》这本书时，并没有抱太大的期望，毕竟市面上这类技术类书籍很多，但真正能打动人的却不多。然而，这本书却给了我很大的惊喜。它不仅仅是一本技术指南，更像是一位循循善诱的老师。作者在讲解数据处理方法时，非常注重理论与实践的结合，给出了大量贴合实际的案例，让我能够很直观地理解抽象的概念。我尤其喜欢书中关于“数据故事”的讲述，它强调了如何通过数据和图表来讲述一个引人入胜的科学故事，这对于提升我们研究成果的吸引力至关重要。在科技绘图方面，这本书也给了我很多启发。我过去常常在制作图表时，只关注数据的准确性，而忽略了图表的美观性和信息传达的效率。这本书则从设计美学和认知心理学的角度，讲解了如何制作出既科学又具有艺术感的图表。比如，关于颜色选择的建议，就让我受益匪浅。而且，书中还介绍了一些自动化绘图的技巧，这对于需要大量重复性制图工作的研究者来说，无疑是极大的福音。这本书的内容非常丰富，涵盖了从基础的数据处理到进阶的图表制作，甚至还涉及了一些前沿的数据可视化技术。我相信，这本书对于任何从事实验科学研究的人来说，都是一本不可多得的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书抄得真不行，里面介绍的东西非常浅显，后面所使用的科技绘图软件一个劲的把别人的工具书拿来抄，贴图更是离谱，把怎么打开Excel都贴上个大半页，如果说这是给中学生写的书，我还觉得挺好的，但是。。。。强烈建议如果懂得怎么使用Excel的人就不要买了。如果要说优点的话，我只能说还好不是很贵，对得起这个价了。

评分☆☆☆☆☆

书很好,送货也快!总之不错!~~

评分☆☆☆☆☆

书很好,送货也快!总之不错!~~

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