数据处理的基本方法
介绍数据处理最基本的三种方法
介绍数据处理最基本的三种方法一、数据收集。
咱先说说数据收集这事儿呀。
这就像是你要做饭，先得去买菜一样。
数据收集就是把各种各样的数据从不同的地方找来。
比如说，你想知道你们班同学的身高情况，那你就得一个个去问，把每个人的身高数据记录下来，这就是一种简单的数据收集啦。
再比如说，一些公司想要了解顾客的喜好，就会通过问卷调查的方式来收集数据，问顾客喜欢什么颜色、什么款式之类的。
还有就是从一些现有的数据库里找数据，就像从一个大仓库里找东西一样方便呢。
二、数据整理。
收集完数据，那可不能乱糟糟的放着呀，得整理一下。
这就好比你把买回来的菜分类放好，土豆放一堆，青菜放一堆。
数据整理就是把收集来的数据按照一定的规则排好队。
比如说，你把同学们的身高从矮到高或者从高到矮排列一下。
如果数据很多很杂，可能还需要把相似的数据合并起来，或者把错误的数据挑出来扔掉。
就像整理衣服的时候，发现破了个洞的衣服就不能要啦，错误的数据也不能留在我们的“数据衣柜”里哦。
三、数据分析。
最后呢，就是数据分析啦。
这可是个很有趣的环节呢。
数据分析就像是你要根据你买的菜的数量、种类来决定做什么菜。
如果数据是关于同学们的身高，你可以算出平均身高，看看最高的和最矮的差多少，这就是很简单的数据分析啦。
对于公司来说，分析顾客喜好的数据，就可以知道哪种产品最受欢迎，然后就可以多生产这种产品啦。
数据分析就像是一个魔法，能从一堆看似普通的数据里发现很多有用的信息呢。
这三种数据处理的基本方法呀，就像三个小伙伴，在数据的世界里一起玩耍，然后给我们带来好多有用的东西呢。
数据处理方法
数据处理方法数据处理是指对收集到的数据进行整理、清洗、分析和转化的过程。
在现代社会，数据处理已经成为各行各业不可或缺的一部分，它可以帮助我们更好地理解现象、预测趋势、优化决策。
本文将介绍一些常见的数据处理方法，希望能够为大家在实际工作中提供一些帮助。
首先，数据收集是数据处理的第一步。
数据可以通过各种方式进行收集，比如传感器、调查问卷、日志记录等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性，避免出现错误或遗漏。
此外，还需要注意数据的格式和结构，以便后续的处理和分析。
其次，数据清洗是非常重要的一步。
在收集到的数据中，往往会包含大量的噪声和异常值，这些数据会对后续的分析造成影响。
因此，需要对数据进行清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
同时，还需要对数据进行标准化和归一化处理，以确保数据的一致性和可比性。
接下来，数据分析是数据处理的核心环节。
数据分析可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，从而为决策提供依据。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
通过这些分析方法，可以更好地理解数据，发现其中的价值信息。
最后，数据转化是将数据处理结果转化为可视化或可理解的形式。
常见的数据转化方法包括数据可视化、报表生成、模型建立等。
数据可视化可以通过图表、地图、仪表盘等形式直观地展现数据的特征和规律，帮助人们更好地理解数据。
报表生成可以将数据处理结果以报表的形式进行呈现，方便决策者进行查阅和分析。
模型建立则可以根据数据分析的结果构建相应的模型，用于预测和决策。
综上所述，数据处理方法包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据转化四个环节。
在实际工作中，需要根据具体情况选择合适的方法和工具，确保数据处理的准确性和有效性。
希望本文介绍的方法能够为大家在数据处理过程中提供一些参考和帮助。
数据处理的方法
数据处理的方法
数据处理是指对原始数据进行清洗、转换、分析和整理的过程。
这些方法可以帮助我们从原始数据中提取有用的信息，以便进行进一步的研究和决策。
清洗数据是数据处理的第一步。
它涉及到去除重复数据、修复缺失值、处理异常数据等。
重复数据可能会干扰分析的准确性，因此需要通过删除或合并来处理。
缺失值可能会导致分析结果的偏差，可以通过插补、删除或替换等方法来处理。
异常数据可能是由于测量误差或记录错误导致的，需要通过修正或排除来减少对分析结果的干扰。
转换数据是将原始数据转换为可用于分析的格式。
例如，将文本数据转换为数值数据，将日期数据转换为时间数据，将连续数据分组为类别数据等。
这可以帮助我们更好地理解和分析数据的特征和关系。
分析数据是通过统计方法和计算机算法来研究数据的性质和关系。
常用的分析方法包括描述性统计、推断统计、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助我们揭示数据背后的规律和趋势，了解变量之间的相互影响。
整理数据是将处理后的数据以适当的形式进行组织和展示，以便更好地理解和传达数据的意义。
这可以包括制作图表、绘制统计图形、生成报告等。
整理数据可以帮助我们更好地展现数据的特征和结果，使其更具可读性和可解释性。
综上所述，数据处理的方法包括清洗数据、转换数据、分析数据和整理数据。
这些方法可以帮助我们更好地利用原始数据，并从中获取有价值的信息。
数据处理的基本方法
数据处理的基本方法数据处理就像烹饪一道美味佳肴！你想过吗？咱先说说数据处理的步骤吧。
首先得收集数据呀，这就好比买菜，得找到新鲜可靠的食材。
然后是整理数据，把乱七八糟的数据归归类，就像把菜洗好切好一样。
接着是分析数据，这可重要啦，就如同大厨研究怎么把菜做得好吃。
最后是呈现数据，把处理好的数据用漂亮的图表啥的展示出来，就像把美味的菜肴端上桌。
那注意事项呢？可不能马虎哦！收集数据的时候得保证来源可靠，不然就像买了不新鲜的菜，做出来的菜能好吃吗？整理数据要仔细，别弄错了分类，不然就像切菜切得乱七八糟。
分析数据得用合适的方法，不然得出的结果可能不靠谱。
呈现数据要清晰易懂，别让人看半天看不明白。
数据处理的过程中安全性和稳定性至关重要。
这就好比你在走钢丝，要是不安全不稳定，随时可能掉下去。
得保护好数据不被泄露，不然就像你的宝贝被人偷走了一样。
还要保证处理过程不出问题，不然辛苦半天全白费。
数据处理的应用场景那可多了去了。
企业可以用它来分析市场趋势，这不就像有了一个超级导航，能帮企业找到正确的方向？科研人员可以用它来处理实验数据，就像有了一把神奇的钥匙，能打开科学的大门。
个人也可以用数据处理来管理自己的生活，比如理财啥的，就像有了一个贴心的小助手。
优势也很明显呀！可以提高效率，让你更快地得到结果。
还能发现隐藏的信息，就像在沙漠中找到宝藏一样惊喜。
而且可以帮助你做出更明智的决策，难道不是很棒吗？举个实际案例吧。
一家电商公司通过数据处理分析用户的购买行为，发现了一些热门商品和潜在的市场需求。
然后他们调整了营销策略，结果销售额大幅增长。
这效果，简直太赞了！数据处理真的超级重要，它能让我们的生活和工作变得更高效、更有意义。
所以，赶紧行动起来，用好数据处理这个强大的工具吧！。
数据处理的基本方法
1
S ( y)
n[x 2 − (x)2 ]
35
第二部分 大学物理实验基础知识
测量值
S(y) =
n
1 −
2
n
Σ
i =1
vi2
相关系数
=
(n
1 −
2)
n
Σ(
i =1
yi
−
a
− bxi )2
γ=
xy − x ⋅ y
[x2 − (x)2 ][ y2 − ( y)2 ]
γ 称为线性相关系数，作为 Y 与 X 线性相关程度的评价。
二、图示法
利用曲线表示被测物理量以及它们之间的变化规律，这种方法称为图示法。它比用表格 表示数据更形象、更直观。 1．优点： （1）各物理量之间的关系和变化规律可由曲线直观地反映出来。 （2）在所作曲线上可直接读出没有进行测量的某些数据，在一定条件下还可以从曲线的延 伸部分外推读得测量范围以外的数值。 （3）从所作曲线的斜率、截距等量还可求出某些其它的待测量。
小二乘法。
∑ 使之满足 ei2 = min 的条件，
应由
∑ ∂
e
2 i
=
0
∂a
∑ ∂
e
2 i
=
0
∂b
a + xb = y
得出
a + x2 = xy
解联立方程得： a = y − bx
实验标准差 截距
b
=
x⋅y
(x )2
− xy − x2
S(a) =
x2 S ( y)
n[x2 − (x )2 ]
斜率
S(b) =
（7）根据实验点的分布，画出光滑曲线。由于各实验点代表测量得到的数据，具有一定误 差，而实验曲线具有"平均值"的含义，所以，曲线并不一定通过所有的数据点，而应该使数 据点大致均匀地分布在所绘曲线的两侧。
数据处理方法
数据处理方法
数据处理是指将原始数据转化为有用信息的过程。
在现代社会中，数据处理已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
数据处理方法是指在数据处理过程中所采用的各种技术和方法。
本文将介绍几种常见的数据处理方法。
1. 数据清洗
数据清洗是指在数据处理过程中，对数据进行筛选、去重、填充缺失值等操作，以保证数据的准确性和完整性。
数据清洗是数据处理的第一步，也是最为重要的一步。
如果数据清洗不彻底，后续的数据处理结果将会受到很大的影响。
2. 数据转换
数据转换是指将原始数据转化为可用于分析和建模的数据形式。
数据转换包括数据格式转换、数据类型转换、数据归一化等操作。
数据转换的目的是为了使数据更加易于处理和分析。
3. 数据分析
数据分析是指对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等操作，以发现数据中的规律和趋势。
数据分析可以帮助我们更好地理解数据，从而做出更加准确的决策。
4. 数据可视化
数据可视化是指将数据以图表、图形等形式展示出来，以便于人们更加直观地理解数据。
数据可视化可以帮助我们更加清晰地看到数据中的规律和趋势，从而更好地做出决策。
5. 数据存储
数据存储是指将处理后的数据保存在数据库、文件系统等介质中，以便于后续的使用和分析。
数据存储需要考虑数据的安全性、可靠性、可扩展性等因素。
数据处理方法是数据处理过程中不可或缺的一部分。
数据清洗、数据转换、数据分析、数据可视化和数据存储是数据处理中常用的几种方法。
在实际应用中，我们需要根据具体的需求选择合适的数据处理方法，以达到最好的处理效果。
数据处理的方法
数据处理的方法数据处理是指对原始数据进行整理、清洗、分析和转化的过程，是数据分析的基础。
在当今信息爆炸的时代，数据处理的重要性日益凸显。
本文将介绍几种常见的数据处理方法，帮助读者更好地理解和运用数据处理技术。
首先，数据处理的方法包括数据清洗、数据转换和数据分析三个主要环节。
数据清洗是指对原始数据进行筛选、去重、填充缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的质量和完整性。
数据转换是指对清洗后的数据进行格式转换、归一化、标准化等处理，以便于后续的分析和建模。
数据分析是指对转换后的数据进行统计分析、模型建立、预测等操作，以获取有用的信息和知识。
其次，数据处理的方法可以根据数据的类型和特点进行选择。
对于结构化数据，可以采用SQL语言进行数据清洗和转换，利用统计软件进行数据分析；对于半结构化数据，可以采用Python或R语言进行数据清洗和转换，利用机器学习算法进行数据分析；对于非结构化数据，可以采用文本挖掘技术进行数据清洗和转换，利用自然语言处理技术进行数据分析。
另外，数据处理的方法还可以根据数据处理的场景和需求进行选择。
对于大规模数据，可以采用分布式计算框架进行数据处理，如Hadoop、Spark等；对于实时数据，可以采用流式处理技术进行数据处理，如Flink、Storm等；对于图像、音频、视频等多媒体数据，可以采用相应的处理工具和算法进行数据处理。
最后，数据处理的方法需要结合实际业务需求和技术特点进行选择和应用。
在实际应用中，需要根据数据的来源、格式、规模和时效性等因素，选择合适的数据处理方法和工具，以达到高效、准确、可靠的数据处理效果。
综上所述，数据处理是数据分析的基础，数据处理的方法包括数据清洗、数据转换和数据分析三个主要环节，可以根据数据的类型、特点、场景和需求进行选择，需要结合实际业务需求和技术特点进行应用。
希望本文能够帮助读者更好地理解和运用数据处理技术，提升数据处理的效率和质量。
数据处理方法
数据处理方法数据处理是指将原始数据经过整理、清洗、分析、计算等一系列操作，最终转化为有用信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据处理方法的选择和运用对于个人和企业来说至关重要。
本文将介绍一些常见的数据处理方法，帮助读者更好地理解和运用数据处理技术。
首先，数据采集是数据处理的第一步。
数据可以来自各种渠道，比如传感器、数据库、网络爬虫等。
在数据采集阶段，我们需要确保数据的准确性和完整性，避免数据的丢失和错误。
常见的数据采集方法包括定时采集、事件触发采集、实时采集等。
其次，数据清洗是数据处理的重要环节。
原始数据中往往包含大量的噪声和异常值，需要经过清洗才能得到准确的分析结果。
数据清洗的方法包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理等。
此外，还可以利用数据挖掘技术，自动识别和清洗数据中的噪声和异常值。
接着，数据转换是数据处理的关键步骤。
数据转换可以包括数据的格式转换、数据的规范化、数据的归一化等。
在数据转换过程中，我们需要根据具体的业务需求和分析目标，选择合适的数据转换方法，以便更好地进行后续的数据分析和挖掘工作。
此外，数据分析是数据处理的核心环节。
数据分析可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。
在数据分析过程中，我们需要结合具体的业务场景，选择合适的分析方法，以便更好地理解数据背后的含义。
最后，数据可视化是数据处理的重要手段。
数据可视化可以帮助我们直观地展现数据的特征和规律，提高数据分析的效率和效果。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图等。
在数据可视化过程中，我们需要选择合适的可视化工具和技术，以便更好地呈现数据的特点和趋势。
综上所述，数据处理方法涉及数据采集、数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等多个环节。
在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和分析目标，选择合适的数据处理方法，以便更好地发现数据的价值和意义。
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数据处理的基本方法由实验测得的数据，必须经过科学的分析和处理，才能提示出各物理量之间的关系。
我们把从获得原始数据起到结论为止的加工过程称为数据处理。
物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法等。
1、列表法列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。
将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性；又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。
一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。
第一页前一个下一页最后一页检索文本2、作图法利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。
作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我人研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。
同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。
此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。
因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。
第一页前一个下一页最后一页检索文本第一页前一个下一页最后一页检索文本共 32 张，第 31 张3、逐差法逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。
凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。
逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。
更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。
还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。
4、最小二乘法把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。
第一节有效数字及其计算一、有效数字对物理量进行测量，其结果总是要有数字表示出来的．正确而有效地表示出测量结果的数字称为有效数字．它是由测量结果中可靠的几位数字加上可疑的一位数字构成．有效数字中的最后一位虽然是有可疑的，即有误差，但读出来总比不读要精确．它在一定程度上反映了客观实际，因此它也是有效的．例如，用具有最小刻度为毫米的普通米尺测量某物体长度时，其毫米的以上部分是可以从刻度上准确地读出来的．我们称为准确数字．而毫米以下的部分，只能估读一下它是最小刻度的十分之几，其准确性是值得怀疑的．因此，我们称它为可疑数字，若测量长度L=15.2mm，“15”这两位是准确的，而最后一位“2”是可疑的，但它也是有效的，因此，对测量结果15.2mm来说，这三位都是有效的，称为三位有效数字．为了正确有效地表示测量结果，使计算方便，对有效数字做如下的规定：1．物理实验中，任何物理量的数值均应写成有效数字的形式．２．误差的有效数字一般只取一位，最多不超过两位．３．任何测量数据中，其数值的最后一位在数值上应与误差最后一位对齐(相同单位、相同10次幂情况下)．如L=(1．00±0．02)mm，是正确的，I=(360±0．25) A或g=(980.125±0.03)cm/S2都是错误的．４．常数2,1/2,212,π及C等有效数字位数是无限的．５．当0不起定位作用，而是在数字中间或数字后面时，和其它数据具有相同的地位，都算有效数字，不能随意省略．如31.01、2.0、2.00中的0，均为有效数字．６.有效数字的位数与单位变换无关，即与小数点位置无关．如L=11.3mm=1.13cm=0.0113m=0.0000113Km均为三位有效数字．由此，也可以看出：用以表示小数点位置的“0”不是有效数字，或者说，从第一位非零数字算起的数字才是有效数字．７．在记录较大或较小的测量量时，常用一位整数加上若干位小数再乘以10的幂的形式表示，称为有效数字的科学记数法．例测得光速为2.99×108m/s，有效数字为三位．电子质量为9.11×10-31Kg有效数字也是三位．二、有效数字的运算法则由于测量结果的有效数字最终取决于误差的大小，所以先计算误差，就可以准确知道任何一种运算结果所应保留的有效数字，这应该作为有效数字运算的总法则．此外，当数字运算时参加运算的分量可能很多，各分量的有效数字也多少不一，而且在运算中，数字愈来愈多，除不尽时，位数也越写越多，很是繁杂，我们掌握了误差及有效数字的基本知识后，就可以找到数字计算规则，使得计算尽量简单化，减少徒劳的计算．同时也不会影响结果的精确度．1．舍入原则通常的法则是四舍五入，而对于大量尾数都是五的数据来讲，这样的舍入是很不合理的．因为总是入的机会大于舍的机会，现在通用的法则为：“尾数小于五舍去，大于五入，等于五则把尾数的前位凑成偶数”的法则（此处的尾数是指所有去掉部分）．这种舍入原则使尾数入与舍的机会均等．例 1.545003取三位有效数字为1.55（去掉部分0.005003比0.005大）1.5486取三位有效数字为1.551.5450取三位有效数字为1.542．加减法几个数相加减时，最后结果的有效数字尾数要和参加运算的各因子中尾数最靠前的因子取齐，即“尾数对齐”．例 123.4+5.678=129.1 215.6-82.624=133.0具体计算时步骤如下(1) 找出各分量中具有最大误差的量（也可按同等单位下，小数点后位数最少）；(2) 以这个分量为标准，把其它的各分量的数值化简，使他们的末位与之对齐（仍按舍入法则取舍）；(3) 进行结果的计算；(4) 根据误差传递公式计算误差；（5）由绝对误差定结果的有效数字．例 已知12N A B C D =-+-，式中A =(38.206±0.001 )cm ，B =(13.2489±0.0001)cm ， C =(161.25±0.01 ) cm ， D =(21.3±0.5 ) cm ．试求 N解：以D 为标准化简，12A =19.103,取19.1,B 取13.2,C 取161.2 N =19.1-13.2+161.2-21.3=145.8 （cm ） 由误差传递公式知12N A B C D∆=∆+∆+∆+∆ =0.0005+0.0001+0.01+0.5=0.5506（cm ）误差取一位有效数字， N ∆=0.6cmN =（164.9±0.6）cm3． 3． 乘除法几个数相乘除，结果的有效数字位数与参与运算的诸因子中有效数字位数最少的一个相同，即“位数取齐”．例 2.5⨯800=2.0⨯103788÷0.2=4⨯103具体计算时步骤如下：(1) 找出分量中具有最少有效数字的量；(2) 以这个分量为标准，把其它各分量（包括常量如π等）的数值化简，使它们的有效数字的位数与之相同（按舍入原则）；(3) 进行计算，结果与有效数字最少的分量的位数相同或多一位；(4) 由绝对误差定结果的有效数字；(5) 对误差的计算要注意:凡参与计算误差的量，有效数字最多取两位．例1 计算圆柱体的密度 24M D H ρπ= ,各量测量结果如下 g )..(020±12236=M ,cm )..(0050±3452=D ,cm )..(010±218=H ,求密度ρ,并写成ρρ±∆的形式．解 各量中H 的有效数字最少为三位，D 化简为2.34,M 化简为236,24236 6.6883.14 2.348.21ρ⨯==⨯⨯（g/cm 3） 相对误差 2M D H E MD H ρρρ∆∆∆∆==++%6.0102.81103.252104.22234=⨯+⨯+⨯= 绝对误差 0400=60⨯76==∆.%...ρρρE （g/cm 3）故 (6.6880.040)ρ=± g/cm 3如密度ρ的结果与有效数字最少的位数相同是6.69g/cm 3,有(6.690.04)ρ=± g/cm 3第二节 处理实验数据的方法一、列表法对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往借助于列表法把实验数据列成表格．列表法就是将一组实验数据中的自变量，因变量中的各个数值，依一定的形式和顺序一一对应的列出来．其优点是简单明了，便于比较．列表格没有统一的格式，一般应注意以下几点：1．根据实验具体要求（如哪些量是单次测量量，数据间的关系以及实验条件等）列出适当的表格，在表格上方简单扼要地写上表的名称．2．表内标题栏内注明物理量的名称、符号和单位．不要把单位记在数字上．3．数据要正确地反映测量的有效数字．4．表格力求简单、清楚、分类明显．二、作图法作图法是研究物理量的变化规律，找出物理量间的函数关系，求出经验公式的最常用的方法之一．它可以把一组数据之间的关系或其变化情况用图线直观地表示出来．利用作图法得出的曲线，能迅速地读出在一定范围内一个量所对应的另一个量，能从图中很简便地求出实验所需的某此数据，在一定条件下还可以从曲线的延伸部分读出测量数据以外的数据点．作图要遵从以下的规则：1．选用合适的坐标纸坐标纸有直角坐标纸，对数坐标纸，半对数坐标纸和极坐标纸等几种. 在物理实验中常用的是直角坐标纸（又称毫米方格坐标纸）．2．确定坐标轴并标度通常用横坐标表示自变量，纵坐标表示因变量．在坐标轴的末端要注明物理量的符号和单位．坐标比例的选取，原则上做到数据中的可靠数字在图中是可靠的．坐标比例的选取应以便于读数为原则，一般情况，坐标轴的起点不一定从零开始，以使画出的图线能比较对称地充满整个图纸．3．描点和连线用一定的符号，如“+”、“×”、“☉”等将数据点准确地标明在坐标纸上．同一坐标纸上不同图线的数据点应用不同的符号以示区别．然后用直尺或曲线板把数据点连成直线或光滑的曲线．连线时要根据数据点的分布趋势，使其均匀分布在图线两侧，且使图线通过尽可能多的数据点．个别偏离图线很远的点要重新审核，进行分析后决定取舍．这样描绘出来的图线有“取平均”的效果．对于仪器仪表的校正曲线和定标曲线，连接时应将相邻的两点连成直线，整个图线呈折线形状．</p。