密立根油滴实验，先测量油滴平衡时的平衡点压U和匀速下落l距离的下落时间t，代入公式可以求出油滴所带的总电荷数Q。然后用这个总电荷数除以基本电荷的标准值e，并取整，计算油滴带电荷数n。最后用Q/n，就可以获得基本电荷测量值。
某个数据约为6*10^（-19）C的几倍，就将这个数据除以几，得到基本电荷量e的一个测量值。得到e的5个测量值之后，求出这5个测量值的平均值，将这个平均值作为e的测量结果。
此时，油滴在重力，电场力，浮力，沾滞阻力作用下处于匀速直线运动状态，或在重力和电场力作用下静止于视场中.为了证明电荷的不连续性和所有电荷都是基本电荷e的整数倍，并得到基本电荷e值，我们可用“倒过来验证”的办法进行数据处理。
数据分析：首先，你需要选择合适的数据分析方法来处理你的数据。这可能包括描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、方差分析等。你应该清楚地解释你选择这些方法的原因，并详细描述你的分析过程。此外，你还应该提供你的分析结果，包括所有的表格、图表和图形。
可以使用Excel等软件进行数据处理和分析。常用的统计方法包括平均值、标准差、方差、相关系数等。通过统计分析，可以更好地了解数据的分布情况和变化趋势。另外，要注意数据的可视化呈现。可以使用图表等方式将数据可视化，比如折线图、柱状图、散点图等。这样可以更直观地展示数据的变化趋势和差异。
数据分析方法：选择合适的数据分析方法来处理你的研究数据。这可能包括描述性统计分析、推断性统计分析、相关性分析、回归分析等。确保你了解所选方法的假设和限制，并在必要时进行调整。结果解释和讨论：对你的研究结果进行解释和讨论，以确定它们是否支持你的研究假设。
在学术论文中，实验数据分析方法有很多种。以下是一些常见的方法：描述性统计分析：这种方法用于总结和描述数据的主要特征，如均值、中位数、标准差等。它可以帮助研究者了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供基础。推断性统计分析：这种方法用于从样本数据中推断总体的特征。
列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
数据清理 数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行清理数据。数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。
实验数据的处理方法： 平均值法，取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。