Key Concepts
1. 阐述单位（HU）——> A Project
理解HU概念的含义，是认识ATLAS.ti如何工作的关键！
和一个特定项目（如一个研究主题）有关的事物都可以收集和保存在HU中，成为HU的一部分。
激活一个HU，所有相关的资料数据都会被自动激活。
HU是一个高度联系的个体，一张由原始数据，相关的备注和编码，以及编码和数据之间相互联系构成的密集网络。
ATLAS.ti提供了强大的浏览和搜索查询工具以便用户在这张网中任意驰骋。
2. 源文件（Primary Documents，PDs）——>Origincal data
PDs是指将要进行阐述的文字、图片、声音和图像文件。PDs通常在给HU分配文件时创建。如果有必要，可以分配许多文件给一个既定的HU。
3. 论据（quotations）——>meaningful sentences
论据是来自源文件（PD）的对用户来说有意义或者重要的片断。在文本文档中，一个论据可以是一个单独的字符、一个词、一句话或者一个段落直至一个完整的数据文件的任意组合。对多媒体文档而言，一个论据可以是图片、声音和图像的任意片断。
4. 编码（codes）——>keyword
编码有点类似于在信息检索系统领域中常见的“索引”或“关键词”。
编码应该简洁明了，而不至太过冗长。
编码在整个定性分析的过程中起到了举足轻重的作用。
5. 超级编码（super codes）——>united keyword
超级编码有别于一般意义上的标准编码。
标准编码直接和相关的论据连接，而超级编码是几个编码组合在一起形成的查询。
6. 备注（memos）——>notes(longer than keyword)
备注可以捕捉用户在分析的过程中对资料的思考，是创建理论的重要工具。
备注和编码相似，但通常包含更长的文字段落。
备注可以单独存在，或者指向论据、编码和其他备注。
当备注被指定为PDs时，备注还可以作为分析对象。
6. 家族（families）——>group for source data,keyword and notes
家族是形成PDs、编码和备注群组的一个途径，以便更容易的处理PDs、编码和备注群组。
7. 网络视图（network views）——>a net with the link between nodes (code, note or quata)
网络视图比家族更进一步。
它们在一个可视化的图形中连接类似的元素，从而形成概念化的结构。
在网络视图的帮助下，用户可以表达编码、论据和备注之间的联系。
PDs、家族甚至是网络视图都可以作为网络视图中的“结点（nodes）”。
8. 评论（comments）
评论本身不是“第一级对象”。
它们没有名称，没有它们自己的浏览窗口，除了它们所包含的文字也没有任何其他的特性，然而它们是上述对象的重要属性。
Analysis mode
两个主要的工作模式：文字水平和概念水平
文字水平的工作包括数据文件的分割，文字、图片、声音和图像片断的编码等
在文字水平的工作中，ATLAS.ti 将源文件(PDs)分割成论据（quotations），对相应段落加以注解，选择源文件中的段落、二次文字材料、注释和备注加以编码以便于将来的查询。
概念水平的工作主要是建立理论模型，比如把编码连接成网络
用户在编码、文字段落和备注之间联系的基础上建构概念和理论。
ATLAS.ti 能对所做工作提供全面的回顾，如快速搜索、追踪和浏览功能。
除了编码和追踪，ATLAS.ti 的网络特征可以让用户可视化地将选择的段落、备注和编码连接成图表，从而形象得显示出复杂的联系。
Analysis process
1. 创建一个阐述单位（HU），即一个项目，将数据、所有的发现、编码、备注和结构统一放置于一个单一的名称下。
2. 给HU指定作为源文件（PD）的文件，可以是文字、图片、声音和图像文件。
此时，由许多文件围绕着一个主题就形成了一个框架（HU），这个框架可以让用户迅速接触到数百甚至是数千个文件（PDs）。
3. 阅读并选择感兴趣文字段落，指定编码（Code），并写下备注（memos）。
以上三个步骤我们称为文字水平的工作阶段，然而，“文字”不仅指“文字”，也指图片、声音和图像。
4. 比较以编码为基础的数据片断。如有需要随时可以给项目指定更多的数据文件。
5. 用“家族”来组织源文件，编码，备注。
6. 以已创建的编码为基础构建语义网络。这些网络和编码、备注一起形成理论框架。
7. 导出相关数据用统计软件进一步分析。
8. 编纂书面报告。以在项目不同的阶段所做的备注和创建的网络为基础编纂书面报告，并可以应用XML在因特网上发布项目报告。
