幸福的學霸都有各自的成就：比如「90 已經成博導」、「本科生開始發 SCI」、「一邊拿獎學金一邊做抖音大佬」等等；
不幸的學渣各有各的困境：「平臺真的很重要」、「背景比不了」、「運氣不好」、「我還是老老實實搬磚吧」。
雖然嘴上這麼說，心裡還是難免不忿：同樣是 24 小時一天，同樣我也熬夜到凌晨，同樣我也整天在實驗室埋頭苦幹，怎麼實際效果卻還達不到學霸的水平？
真正的關鍵在於，你的學習時間是否
高效。
舉兩個例子。
有100個相同模板的Excel調查問卷，現在任務是把所有問卷中B6單元格裡的內容提取出來，整理到一個目標Excel表格中（如下圖），方便後期進行數據分析和數據繪圖。
新手一般會這樣做：逐個打開Excel調查問卷，逐個複製B6單元格到目標Excel中，有多少調查問卷就要重複操作多少次，這一過程很考驗人的耐性，很容易出錯，也很浪費時間。
學霸則會這樣考慮：使用Excel函數或宏來進行批量操作，把公式或代碼編好之後，只需要一步操作便可以批量完成100份數據整理（其實1000份甚至更多份都行），如此便可大大節約工作量和時間。
再舉一個例子，原始數據是資料庫形式的常規二維表（如下圖），每行代表一個記錄，每列代表一個屬性。現在任務是按照國籍和兵種來統計數目和百分比，做成Two-way表的形式（如下圖）。
新手一般是按國籍和兵種排序後手動計數，要統計16個類別。而學霸則是使用Excel數據透視表直接生成下面的Two-way表，一氣呵成，且匯報結果可以靈活調整。
這兩個例子告訴我們，其實從新手到學霸的成長秘訣很簡單：
思考如何減少大量重複的無意義勞動，並實踐之。
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科研數據處理的第一步是對原始數據進行「數據整理」，然後才是數據分析和數據繪圖。Excel 作為一款廣為人知的大眾辦公軟體，非常適合做初期的數據整理。
比如面對在面臨批量化的數據時，你會花費多少時間？
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張浩然，北京大學藥劑學博士，網絡視頻作者，代表作品《科研四部曲》、《七校巡迴演講》和《數據分析與論文作圖工具書》。
因在數據分析和論文作圖上的豐富經驗，2017~2018 年期間他受邀參加全國高校巡迴演講，包括：北大、協和、復旦、浙大、武漢大學、華科、華東師範，七校演講總路程 6600 公裡，現場人頭攢動、好評如潮。
張博士更憑藉親切的溝通交流方式收穫了不少忠實粉絲。從 12 年開始，張博士就有計劃的把學員的詢問整理出來，整理成電子書、視頻、音頻，方便大家學習，光答疑資料，都有 10G 大小。
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