我们浏览网页，整理资料，做演示文稿，做汇报，所有的行为都在表明着，有一份好的数据，或者说近乎你想象的完美数据都是展示你的能力，你所做工作不辜负努力的成果。但是往往忘记了，做出数据的前提是你的创新方法的方向是对的，再重要不过你的想法---这就是研究的区别，想法重过数据。
今天的我很沮丧，因为虽然测试出一堆堆看似有用的数据，但是理论知识不充足，很多数据排列出来，其实是看不懂其中蕴藏的规律的，这个时候，我就想起，我们在实验室一遍遍重复测试着数据，查看文献，为什么到最后当数据摆在你面前的时候，你还是看不懂。系统的理论知识稀缺啊。为什么上了博士还要开设课程，不仅是通识课，专业的基础知识还是要拾起来，重头梳理一遍，在很多实验上的瓶颈问题或许就能茅塞顿开了。
这样，当你的idea是正确并且具有新意的时候，你的数据，所有完美不完美的数据都是值得被记录的。
