？如果处理不出来会有以下几种可能：1、请求导师帮助，让导师帮忙分析、探索或建议相关的处理思路。2、请教同行、老师或同学的帮助，看是否有人有经验可以分享。3、多查阅参考资料，看看有哪些方法可以用来有效地处理这些数据。 4、放弃原定的处理方法，采用更合理、更可行的办法来处理，比如，使用一些已有的统计应用软件，将数据分析、处理更加容易。
如果你真的处理不出来，那么你可以向你的指导老师求助，请他帮助你分析处理数据。你可以把你的问题和遇到的困难告诉他，请他给你提供建议和帮助，帮助你解决问题。
向网站或者周边投放调查问卷，搜集足够的数据资料。现在网站投放链接很方便，自己把问卷资料整理出来，发散式投放，很快就可以搜集足够的数据了。经管论文数据太少会严重影响论文的质量，虽然思路与创新很重要，但一切支撑还得靠事实说话。
本科毕业论文指导老师要求处理的数据处理不出来的话可以咨询指导老师，在网上搜索一些成功的方案，学习他们的处理方式以及数据，在综合导师的意见就可以处理了。
那就自己修改一下。内容要客观，要实事求是。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
毕业论文数据有误，可以根据文献资料进行查询，将数据修改过来就可以。
高等学校和科学研究机构的研究生，或具有研究生毕业同等学力的人员，通过硕士学位的课程考试和论文答辩，成绩合格，达到上述学术水平者，授予硕士学位，基于此，硕士学位论文成为检验学业学术水平的重要依据和必要环节。
结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。
毕业论文的撰写及答辩考核是顺利毕业的重要环节之一，也是衡量毕业生是否达到要求重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施，也是提高教学质量的重要环节。大学生在毕业前都必须完成毕业论文的撰写任务。申请学位必须提交相应的学位论文，经答辩通过后，方可取得学位。可以这么说，毕业论文是结束大学学习生活走向社会的一个中介和桥梁。
由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
论文写作中数据实际涉及很多方面的，大部分是涉及到企业内部管理制度、组织结构、年度规划、年度报告、财务报表等等。
根据写作经验，通过知网找资料只能找到一些通用性的介绍，如公司简介、相关理论等，即使找到数据，也不是最新的。所以还需要通过其他渠道搜集数据。
实际上，能否找到足够的数据与选择的公司有很大的关系。如果是对数据要求非常高，建议选择上市公司作为研究对象，上市公司相关信息与财务数据全部是公开的，通过同花顺、东方财经网等都能够找到历年的财务数据以及相关资料。
截至目前，上市公司数据已经更新到了2021年9月份，完全能够支持论文写作的。如果不是上市公司，那尽量选择自己熟悉的公司，确保自己能够获得一手资料来充实论文。当然，还有一些大型企业，虽不是上市公司，但是在百度上输入“公司名称年报”也是能够搜的部分数据的。
1、官网网站，既然你要写某个公司，自然他是一个代表，说明也算是大型，典型企业，所以正规的官网总有的吧。如果是上市股份企业，自然他的财务报表经营情况网上也是公开能查到的。2、中经网，会有相应的统计数据3、数据库，比如维普，除了查论文，数据也是可以整理到的。4、国家统计局之类的，当然都是宏观层面的，写论文也是很好的材料。
毕业论文数据可以在多个地方找到。首先，你可以通过学校图书馆的数据库或者在线期刊获取相关的学术论文和数据。其次，你可以通过向相关的机构或者企业申请数据，例如国家统计局、各大银行、科研机构等等。还可以通过网络搜索相关的数据资源，例如GoogleScholar、百度学术等等。在选择数据时，需要注意数据的来源、质量和可靠性，以保证毕业论文的严谨性和科学性。
论文数据来源有：
1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据，同时注意记录各种数据源。
2、相关的新闻报导，或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。
3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据，这种数据相对来说比较宏观的数据，准确一点。
4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。
资料：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。 当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
毕业论文需要的数据可以从下面几个方面获取：
一、问卷调查。很多文科的同学，用问卷调查的数据比较多，这种数据比较好收集，自己设计一套问卷，去找目标人群收集数据就行了。现在有很多专门的调查问卷的网站和小程序之类的，收集这类数据就简单多了。
二、实验数据。这种数据一般理科的同学用的比较多，通过自己的实验拿到的数据也比较可靠，自己用起来也很有底气。
三、国家和政府公布的数据，这种数据大多都是月度，季度，年度数据。数据范围比较广，官方数据很有说服力，如果是做行业调查之类的很实用，而且也不需要自己收集，直接拿来就可以用，很方便。
四、就是行业数据，行业数据可能来自于行业协会，行业专业网站等等。
五、常用的数据来源网站有：
1、国家统计局，这个网站上的数据比较官方权威。
2、中国旅游研究院，适合一些旅游专业的学生。
3、产业信息网，了解不同产业的收益、市场占额等信息。
4、国土资源部，获取土地资源、矿产资源、海洋资源等自然资源的规划、管理、保护与合理利用等信息。
5、国家企业信用信息公示系统，收集企业的信用信息。
6、中国知网，阅读参考文献的网站。
7、新浪财经，了解全球经济宏观数据。
论文原始数据的获取有以下几种方法：
科研论文写作时收集资料是整个研究过程中很具体的工作环节，通过各种测量、问卷调查和观察等方法从研究对象身上直接收集到的科研资料，称为原始资料，记录必须可靠，不可自行更改。
资料的真实性和准确与否直接关系到研究结果的真实性和科学性，所以应严格按照设计方案规定的方法和要求，进行资料收集。收集资料的方法常用的有观察法、问卷法和测量法等。在研究中收集到的原始资料和数据，先要进行科学分类和归纳，使资料系统化，便于分析和叙述。然后采用适当的统计学方法进行分析，才能找出规律性的答案，得到有意义的结论。
原始数据就是指一手资料，指自己直接经过搜集整理和直接经验所得，包括原创的文献资料和实物资料、口述资料。像在科研时用到的原始文件、档案、信函、日记、回忆录、照片、文物古迹和其它实物，科研过程中的调查问卷、实验数据、访谈记录等等。
中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据，接着可以在“数据查询”里点相关数据查询，有年度、季度、月度数据，也有普查、国际和部门数据，里面还有细分指标数据查询。如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等，可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。
论文数据来源有：
1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据，同时注意记录各种数据源。
2、相关的新闻报导，或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。
3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据，这种数据相对来说比较宏观的数据，准确一点。
4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。
资料：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。 当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
不可以。论文里面阐述的就是题目的要求，到时候答辩，老师问里面的数据和来源以及相关问题回答不出来是不可以的，所以还是要一致才有说服力。毕业论文中的数据必须真实的。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
检查与实验相关的过程
与实验有关的过程直接影响实验结果，相对来说具体形象，容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的，并且获得的实验结果是可靠的。
需要检查的与实验相关的过程包括三方面：实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。
丢失重要数据
也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等，你丢失了大量对项目至关重要的数据。
首先，你应该请教导师，询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下，可以考虑重新进行数据收集或实地考察，再次获取这些数据。
如果无法重新收集数据，那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目，成为研究的一部分。例如，如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失（比如，一个实验出现重大错误，导致部分数据被破坏），那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响，这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。
这个有两种办法，第一种是对数据进行深层分析，提升你研究的深度。第二是参考同类型的文献，看看别人都是怎么写的，包括别人的用词和整体结构的。当然，你如果有条件的话，可以让老师给你指导一下，更直接的找出问题进行修改，这样写作质量就高了。在有数据的情况下，论文一般写作质量都很高的，只是细节方面需要优化。
进行科研，少不了做实验。得到实验原始数据后，要进行分析处理，来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性，是否支持研究设想，然后对数据结果进行解释，最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文，在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose)，和研究假设(hypothesis)，完成一系列的实验后，在报告方法(Materials and Methods)一节中，要进行数据分析。 通过数据分析，发现得出的结论具有相关性，从而验证了你的研究设想，实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著，得出的结果和研究设想不一致，甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据，甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 一个科研人员应具备科研素质，尊重科学，严谨治学。其实相关性不显著，就是你实验的科学结论，只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立，从而否定了这一假设，这本身就是一结论。 一般情况下，如得出实验结果相关性不显著时，作者还要分析一下其原因，如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例，来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样，第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因，第五、六句具体分析了两个原因。