毕业论文数据量需要大约20000数据左右普通学校纯文科系的译仑文,本科生在8000-10000左右,硕士研究生在20000-30000左右,博士研究生在80000-100000左右,但各校之间仍有一定差异。这一具体要求必须联系领导确定。写一篇实证论文首先要具备本专业扎实的理论知识，有欠缺也不用担心，可以通过学习积累，同时多读多看，这一基本工作做好后；就会产生一些值得我们研究的选题或论题，许多作者就是这样得到自己的 idea，然后就需要根据确定的选题或论题进行文献收集，文献资料的收集方法很多，作者要根据自己的实际需要选择合适的方法，常用的方法有实验法，用问卷法等，然后提出一些假设，根据自己的选题和论题，用相关的理论和模型进行验证，写一篇实证论文简单来说就是这样一个流程和方法。
20人。医学硕士论文是非常难的，统计数据的人数也是非常少的，只有20人。医学专业硕士是为培养医学职业高层次专门人才而设立的专业硕士学位，要求学员具有一定得职业背景和一定年限的工作经历（工作经历年限要求多为5年）。
数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。
有本《数据挖掘》期刊你可以参考下
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
30到50例以上。硕士毕业论文是指在读研究生期间毕业之前，必须写一篇规定字数的论文，样本量要求患者数量30到50例以上。硕士论文是硕士研究生所撰写的学术论文，具有一定的理论深度和更高的学术水平，更加强调作者思想观点的独创性，以及研究成果应具备更强的实用价值和更高的科学价值。
加上文献综述2万字
毕业论文数据量需要大约20000数据左右普通学校纯文科系的译仑文,本科生在8000-10000左右,硕士研究生在20000-30000左右,博士研究生在80000-100000左右,但各校之间仍有一定差异。这一具体要求必须联系领导确定。写一篇实证论文首先要具备本专业扎实的理论知识，有欠缺也不用担心，可以通过学习积累，同时多读多看，这一基本工作做好后；就会产生一些值得我们研究的选题或论题，许多作者就是这样得到自己的 idea，然后就需要根据确定的选题或论题进行文献收集，文献资料的收集方法很多，作者要根据自己的实际需要选择合适的方法，常用的方法有实验法，用问卷法等，然后提出一些假设，根据自己的选题和论题，用相关的理论和模型进行验证，写一篇实证论文简单来说就是这样一个流程和方法。
20人。医学硕士论文是非常难的，统计数据的人数也是非常少的，只有20人。医学专业硕士是为培养医学职业高层次专门人才而设立的专业硕士学位，要求学员具有一定得职业背景和一定年限的工作经历（工作经历年限要求多为5年）。
医学论文原始数据最主要包括实验的数据，还有实践，所以一定要做到真实
硕士论文抽检不会要原始数据。
研究生论文如果是送外审的话，只要研究生论文的正文内容是不需要额外的原始数据的，所有的原始数据自己保留好就可以了，因为在外审的过程中，专家对于数据也会进行检测，而且根据他们的经验很快就能发现数据到底是自己编造的还是来源于实验的。
毕业论文里面如果出现了实验数据，这些数据必须是真实的，有效的社区是通过科学研究实验得到的，千万不要胡编乱造，这些数据如果捏造的话，很容易被导师或者说被别的老师发现，一旦发现会被认定为学术不端，学术不端就直接取消毕业资格。
硕士定义：
硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有基础的独立的研究能力。从高校培养办法看，在培养目标里面都明确写着：硕士研究生教育承担着既为博士生教育输送合格生源，又为经济建设与社会发展培养各类高层次专门人才的任务。
硕士生的培养应强调专业基础理论和专业知识的学习，重视综合素质提高和创新、创业精神的培养，提高分析与解决问题的能力，根据实际需要和不同面向确定培养目标、培养类型和培养模式。
最好不要原始数据。事实上，任何高质量的论文都要做大量的实验和海量的数据，分析结果也是在此基础上优化出来的，才是最科学的。试想，高质量的期刊论文都没有放原始数据的传统，研究生论文也是如此。当然，如果你认为有些数据和分析结果关联性很强，也可以加个附录附上，最好不要长篇大论。拓展资料：论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。关键词定义：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义,并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。参考文献：一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。论文装订：论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。
什么原始数据资料呀无忧毕业季工作室可以帮你 百度一搜就是了
在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理、多缜密，都免不了被发现的命运。
当然，这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
很多同学的论文根本也没有创新点，也就重新排列组合，旧瓶装新酒，其实大家都懂，根本没有任何学术价值，完全是为了毕业。
很多东西也是先有结果后有数据和过程，老板希望他是个什么结果最后凑数据，把不符合结果的数据都去掉，凑过程，把几次和结果偏离大的实验过程隐去不提。然后一篇漂亮文章就诞生了。
不是,你可以x 选我们来改正
我在想一件事全国有这么多宿舍里面的话都是你唱过我操，你的货相应这有什么什么不可以的呢，就是造假的话会被发现就再也不回来，也不是很大的全国的设施来为那到时候你妈就是三数据造假的话，你不可能每一个每一个得很对吧，在海地的时候的话有多少人在这里面做。
硕士论文数据造假被发现的几率大吗 ，这是论文数据造假，是能被发现的 ，是信息高速发达的时代，任何信息数据，都是可以被查到的