真实研究对象是一切结论的基础。学生的论文论据都建立在自己真实研究过后得出的数据基础之上的，所以真实数据是论文的前提和基础；能用真实数据那咱就不用虚构的假数据提心吊胆了。
不需要。可以根据需要来填写数据，不是非得用最新的，只要数据真实有效正确就可以用。考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。巧妇难为无米之炊，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。
不可以，要一致。论文里面阐述的不就是你的题目的要求，到时候答辩，老师问你里面的数据和来源以及相关问题你回答不出来那不惨了，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。
一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。
假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
以上内容参考：百度百科-毕业论文
不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的~
要写。初稿结构，论点，论据，论证都基本到位了，数据不能少。只是语言组织和形式上不够完美而已。毕业论文尽量要包含案例分析，那样论文比较充实。
大概需要200以上个数据。一篇论文需要有多少数据取决于这篇论文的性质和水平。通常来说，本科毕业论文需要的数据并不太多，一般一章左右正文内容就够了，而硕士论文需要3~4章的内容，至于发表在高水平学术期刊上的论文则需要大量的核心数据以佐证你的论点和结论。
要。本科生的学识太浅，几乎不可能有好的文章，所以还是需要有数据来支撑的。毕业论文是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。
就是论文中引用的数据、文本都是来自真实的文件。做法就是如：1、正文部分中含有：....2000年到2017年，销售量的变化曲线如图。[1].....2、最后部分的参考资料、文献中正确给出资料来源。如[1]xx公司年度报表。3、在论文的附件中给出材料原件或者复印件，或者在数字版论文中给出资料的电子档。如：“xx公司年度报表”复印件。上面应该有xx公司的相关盖章。ps：1、所谓“真实性”证明，就是要让论文中引用的数据、材料看起来有来源。至于是否提供来源的原件或者复印件不是一定的。一句话，就是给出来源就可以了。至于“真实性”的验证，即根据你给出的来源，如文献，如实验等等，实地去取证，那就是读者的事了。这一般只在有分量的论文被人引用，或者重复时，引用者去干的事。2、对于本科阶段，甚至国内的硕士，乃至更高级别上不封顶的论文，很多都是“形式上的真实”，即在文本上看起来像是“处处有据可查”，“处处经过实验验证”就可以了。除非你的论文太出色了，否则谁会真的去逐条验证呢？
论文参考文献并不是真实的参考正常来说不会检查出来的，但是建议还是写一些真实的哪怕里面有一两句话是从那个文章里面出来也可以作为参考文献。
我的论文当中的参考文献并不是真实的参考过会被检查出来吗？写论文是每个科研汪的必修课，而一篇完整的论文后面都有一长串的参考文献。但是据笔者多年来的观察，「引用参考文献」这一工作似乎并不被很多人所重视，因为大家都觉得会有审稿人帮自己检查。大人，时代变了！ 不好好引用参考文献，小心你的论文翻车！近期，一篇发表在 Advances in Medical Education and Practice 杂志上的题为 Medical students’ perception of their education and training to cope with future market trends 惨遭撤稿。图片来源：论文截图一本平平无奇的期刊，一篇平平无奇的论文，这也本该是一次平平无奇的撤稿。但是，该论文的撤稿原因却有点「独特」：论文所引用的一些参考文献内容并不符合该论文中的描述。 说直白些就是胡乱引用参考文献。该论文引用的三篇文献与论文中所描述的数据毫无关联，那三篇文献分别是：19. Policy Politics. 2014;42(4):597–. BMJ. 2004;329(7469):770–. Br J Educ Psychol. 2005;75(4): 645-660.而与这些参考文献无关的数据似乎来自另一项未被引用的研究：Adv Med Educ Pract. 2018;9:119–124.说实话，因为「不当引用」问题而被撤稿真的挺少见的，完全可以用「屈指可数」来形容。那些因为「不当引用」而被撤稿的论文据笔者不完全的统计，绝大部分因为「不当引用」而被撤稿的论文，都是因为 引用了「已被撤稿的论文」。一篇有问题的论文从发表到被正式撤销，往往要经过很长的时间，这个时间被称为「撤销时滞」，平均为 年。在这 3 年多的时间里，这类论文难免会被后续研究者所引用，个别文章甚至在被撤稿之后还有人引用。一般情况下，假如你引用的论文正好被撤稿了，大概率你的文章是不会因此被撤稿的。（也许吧.....）但总会有那么一些「幸运儿」不幸中招，著名的学术网站 retraction watch 就曾经统计过这类文章：撤稿原因包含 Cites Prior Retracted Work 的 15 篇论文这个数字还是挺让人意外的，仅仅 15 篇被撤稿了。因为很难被精确找到，绝大多数存在不当引用的论文依旧躲藏在学术圈的阴暗角落里未被制裁。为什么「不当引用」很难被发现？本次撤稿事件中，Retraction Watch 网站收到了该期刊如下的回复：该论文在发表前由两名审稿人进行评审。仅通过同行评审是无法识别参考文献问题的，该案例是一起孤立事件。我们不认为立即需要更改政策...你品，你细品一下。这其实是当下同行审议工作中的无奈之处：在生物医学这样的领域，一篇论文引用 30、40 篇文章简直不要太常见， 逐个检查引用文献无疑是异常繁琐的工作。在 Retraction Watch 的新闻下，很多担任过审稿人的学者都发出类似的共鸣。图片来源：Retraction Watch不是大家不想去找，工作量实在过大，仅依靠同行审议就想把涉嫌不当引用的论文给揪出来太困难了，这也直接导致不当引用现象有愈演愈烈之势。2016 年一项研究发现，绝大多数文章在引用已被撤稿的文献时，作者会选择性不谈该引用的文献已被撤稿。（反正也没人发现）高引用的被撤稿文章，图片来源：医咖会曾有网站统计过那些高引用的被撤稿文章，排在首位的文章甚至撤稿后的被引次数是撤稿前的 3 倍多！即使是较为近期的撤稿（有 4 篇是在 2015 年撤稿），撤稿后仍然在不停地被引用，例如 Voinnet et al.(2003) 这篇文章，在 2015 年被撤稿之后，仍被引用多达 80 次。论文不当引用现象之严重可见一斑。虽然不当引用行为很难被发现，也很少被制裁，但你可千万别抱着侥幸心理以为自己可以为所欲地引用了。2019 年 5 月 29 日，国家新闻出版总署正式发布了《学术出版规范 期刊学术不端行文界定》行业标准，规定于 2019 年 7 月 1 日开始正式实施。该标准对学术不端行为进行了明确的分类和界定，其中就指出「不当引用」属于学术不端。
如果数据很夸张的话，当然会被查出来
尽量真实，经得起考验真人面前不说假话，毕业答辩，老师专家都是行家里手，蒙混过关，是想不通的
在学术界中，诚实和透明是非常重要的，因此大部分深度学习论文的实验数据都应该是真实可靠的。为了确保数据的真实性，研究人员应该遵循一系列共同约定的实践，比如采用一些常见的数据集，如MNIST、CIFAR、ImageNet等，或者充分公开数据集来源和预处理方法，在论文中详细描述实验步骤和参数设置，并允许其他人重复实验来验证其结果。而这些步骤在学术界中也经常被称为“实验复现”。但是，也存在一些在实验数据上作弊或篡改数据的行为。一些研究人员可能会使用实验结果的最佳情况，而隐藏失败的实验结果，或者通过微调模型或其他方式来优化结果。这种行为是不道德的，也违反了学术界的伦理道德。总的来说，在学术界中，大部分深度学习论文的实验数据都是真实可靠的，但仍需保持警惕，判断这些数据的可靠性需要综合考虑多种因素。