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作为经常帮用户梳理实验报告的“过来人”，最头疼的其实是 “数据记录不规范导致结论分析卡壳” ——毕竟格式可以靠模板补，结论可以靠逻辑圆，但数据错了、漏了，整个实验报告就像“地基歪了的房子”，再怎么修都费劲！分享3个踩过的坑和对应避坑经验，全是实战干货： 一、数据记录：最容易“埋雷”的环节 踩坑经历： 曾帮用户修改一份“中药提取率影响因素”实验报告，用户记录数据时只写了“提取率25%”，却没写对应的提取时间、温度、溶剂浓度——后续想分析“温度对提取率的影响”时，发现同一份数据能对应3种不同温度，根本无法验证假设，最后只能重新补做实验。