论文学术出版中图表数据问题其编辑加工是关于图表数据问题方面的论文题目、论文提纲、图表数据论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
[摘 要] 在数据价值日益提升的背景下,学术出版中的图表数据内容明显增多,文字编辑的加工整理工作被赋予新的挑战和责任.本文探讨学术出版中各种典型和常见的图表数据问题,提醒责任编辑在处理图表数据类书稿时需要关注的各种问题,通过典型案例分析问题的种类及成因,并指出图表数据中可能隐藏的政治问题.
[关键词] 学术出版 图表数据 数据核对
[中图分类号] G232 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853 （2015） 04-0039-04C
进入21世纪以来,随着知识经济的发展和信息技术的进步,以及各行各业的全球化规模化发展,产业连续增长的数据积累对于总结分析各种信息、研判未来,具有重要的经济学术文化价值.社会各方面的发展进步反映到学术出版领域,就是近年来注重行业、专业数据积累的图书选题比例明显增加.
基于数据积累在学术出版中价值的提升,书稿中需要编辑处理的图表数据内容明显增多.由于数据来源的复杂性以及作者对数据使用方式的多样性,图表数据类稿件中存在的问题多种多样.编辑只有具备足够的耐性和观察力,掌握一定的技巧,遵循一定的方法步骤,才能梳理修正各种问题,解决由于各种原因遗留的疏漏问题,尽可能消灭硬伤.本文主要从文字编辑的角度,总结分析数据类书稿的编辑处理方法及需要注意的环节,以提高工作效率和编辑质量.
1 图表数据典型问题及其编辑加工
由于学术书稿的写作过程很长,涉及数据信息庞杂,作者又会随着实际情况的发展变化和研究思路的调整改进对数据和文字进行反复修改整理,这就导致作者交到出版社待编辑处理的原稿,可能出现多种和数据有关的问题.因而,只要书稿正文涉及数据,不管它和图表内数据是否有关系,都需要编辑注意审核,从不同角度仔细核对、计算可能存在的错讹.
1.1 文、图中的数据本身有错误
当书稿的文字表述涉及权威部门发布的数据或比较完整的调研数据,并将总数据和比例变化连续罗列出来时,编辑需要注意检查核算数据本身是否有错,尤其是一些总量指标的年度变化百分比,如果连续几年的总量和变化量都有,就一定要计算核对.例如,下列材料中连续罗列了五年的广东茶叶出口数据,如果编辑不进行核对计算,就不会发现第一个18.7% 是错的,应该是18.1%.
据《广东统计年鉴》,2005年广东出口茶叶13795吨,同比大幅下降40.46%；2006年出口茶叶11293吨,同比下降18.7%；2007年出口茶叶9181吨,同比下降18.7%；2008年广东出口6334吨,同比下降31%.
正文和图表中的调研样本总数和各部分的比例数也容易出错,必须仔细核对准确.比如图1,要确保图中各个数据准确无误,先要算出图中总人数219+85+45+20+131等于500人,然后再核对各比例数值是否正确,最后还应检查核对图中数据和正文文字表述是否一致.饼图最常见的错误是各部分比例之和不等于100%,所以,编辑在加工饼图的百分比数据时一定要计算一下各部分比例之和,如果不等于100%,就一定要退作者重新核实.这类问题稍微留意质疑一下不难发现,关键是要有这个意识——角角落落都有错的可能.
图1 饼图比例问题
可见,有些错误仅仅通过核对图表数据和对应的正文不一定能发现,还需要检查图表本身,需要从数据来源、资料来源或者排版制作环节找原因.此时,编辑的作用就是发现问题、提醒作者核实修改,并进一步完善.图表数据较多的书稿,从上下文到图里图外、表里表外都容易出问题,没有一定的经验基础进行全面核查,这些问题难免有遗漏.因而,就书稿中的数据问题多和作者沟通,培养、指导作者队伍形成良好的数据处理习惯,从源头上遏制数据漏洞,才是减轻编辑工作负担的根本方法.
1.2 表题、图题及图表说明等和图表数据内容不符
图表文字差错,如表题、图题表述和图表内容不一致,图表中的各组成元素如图例文字、图题、表题不规范或有错误,也容易被遗漏.因此,编辑在加工图表时,即使是文字很少的结构图、图标图例、图题、表头和表题,不仅要核实图表中的数据是否准确及和正文是否对应,也要注意核实表头、表题、图题和图表数据内容是否相符,图例是否准确.注意不要顾此失彼,不要仅仅重视文字比较集中的大表大图,忽视表头、图题、图例.
1.3 核实图表数据是编辑加工的基础工作
图表数据是容易出错的地方,而且一旦出错,就是硬伤,无可辩驳.处理图表数据类书稿,必须重视数据核实整理工作.例如,社会科学文献出版社有较大影响的皮书系列,尤其是行业皮书和财经类皮书,有行业或学科年度数据积累功能,因其注重应用统计学、社会学等研究方法,不少书稿中有较多的图表数据,需要编辑对其形式、内容正误进行核对整理.本文也正是笔者对数据类皮书书稿中各种常见错误的一个归纳总结.
如表1,表中的收入合计数和最后两列的比例数是通过表内数据计算出来的,经常有错讹,编辑必须重新核算,以便确认是否需要作者检查核对原始数据.表中的数据单位也是经常出错的地方,如表1中有两种不同类型的数据——总量数据和比例数据,单位应该是两个——万元、%,不应只是“万元”.
表1 内、外资服务业税收收入情况 （单位：万元）
因而,编辑要明确,图表中的数据必须重新核算,依靠“文责自负”或“数责自负”恐怕过不了关,因为作者和编辑考虑同一问题的角度是不一样的.作者往往侧重创作思路和文献梳理,对于他们最终提交作品的呈现方式、表现形式,编辑一定要检查.尤其是当同一数据或相关数据间断地出现在不同页面上时,必须注意对上下文相关数据的核算或核对,只有勤跨页来回翻查比对才能消灭数据纰漏.
核对数据需要有很大的耐性,一个一个核对,不能有半点马虎,尤其在庞大的表格、大量的数据面前要按捺得住.从编辑的角度,虽然不便查找原始数据或数据来源,但检查形式是否正确就足以发现不少问题,通过简单的加减乘除计算,经常也能发现总和数、百分比数是错的.发现错误后,编辑可将问题反馈给作者,让作者确认准确数据,这正是责任编辑的职责所在——增强学术作品的严谨性,让细节经得起推敲.因而,从编辑的角度检查数据问题,直接的目的虽是为了通过图书质量质检关,但在客观效果上可以帮助作者查漏补缺,完善学术成果的表现形式.
总结:这篇图表数据问题论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
1、 第八届中国学术出版年会在京举行 本刊讯 1月9日，由社会科学文献出版社、中国新闻出版研究院和百道网联合主办的“第八届中国学术出版年会”在京举行。年会以“学术出版的未来趋势与能力。
2、 学术期刊编辑加工规范性 摘 要 学术期刊本身的严谨性对其编辑加工的规范性提出了高标准要求，其细节部分的规范性要求，正是编辑同行及作者容易忽略的地方。因此，文章結合笔者多。
3、 大数据时代新闻编辑的能力重构 摘 要 大数据时代的到来，给现代社会带来了巨大的影响，尤其是数据新闻的产生，不仅改变了新闻的传播方式，而且也增加了新闻产生的渠道。在大数据时代的。
4、 大数据时代图书编辑编辑力提升 【内容提要】大数据对各个行业带来了重塑式的影响，推动了行业内外的融合式发展。面对大数据给传统出版业带来的冲击，寻找好作品、出版好作品、营销好作品。
5、 基于知识链全球学术出版服务模式 [摘 要] 在数据驱动科研环境下，研究全球学术出版围绕用户知识需求的服务模式创新。基于知识链理论视角，构建学术出版知识链服务模型，指出微观层面是。
6、 泰勒—弗朗西斯出版集团学术出版的趣味性推广 [摘 要] 卡通摘要是泰勒-弗朗西斯出版集团推出的基于卡通作品出版的营销项目。通过可视化策略，卡通摘要将论文的主要内容或学术亮点以漫画的形式介绍。