你可以花钱找别人做，但这样编造数据，呵呵，不敢苟同
不需要，谢谢，我也正在做，做有关你学的专业的知识就行，比如网页，java，hltm，都可以
这是数据造假！！！！
主要还是要看所投稿的期刊最终要求的是哪个系统，那么我们就按照哪个。如果是要求知网那么就一定要按照知网。因此但凡发表或者已经发表的论文，假如没有使用知网系统进行检测，通常会存在很大的风险，毕竟在网络上或者书本上，出现任何文字的可能性都是存在的。有作家觉得原创的东西其实早在许多年前就已经存在了。所以，在职称论文写完后，进行细致的检查与修改，都能收到出其不意的效果。
我还可以给!
具体你要问你们学校制度如何，同样一个期刊在不同的学校认可度是不一样的，要以你学校的制度为准，网上是没有统一的标准来规定全国所有学校哪些期刊认可，哪些不认可的。当然三大数据库来说，知网是最好的，文章质量也比万方和维普要高些，所以优先考虑知网收录的文章吧。当然也并不是说知网里的所有文章质量都很好，只是相比较而言，如果你想搞几篇普刊文章，可以百度搜：普刊学术中心，有许多普刊知识可以参考。
这个要看所在单位认可程度，有的规定必须是某个数据库收录的，有的不规定收录情况，但是不管怎么要求都有一个共同的规定，必须是正规期刊才有用(在中华人民共和国新闻出版总署 的“在线查询”上查询到才真正可靠，中华人民共和国新闻出版总署 网址你到百度上搜索 )还有期刊鉴别真伪的5个简单办法，是多年工作经验之谈希望对你有所帮助
具体题目和要求是什么。
毕业论文不一定要有数据。
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，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总结性独立作业、撰写的论文。
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。
通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。
如果是提交论文的话，是不需要提交原始数据的，但是你的论文里面必须有备注说明，而且论文还是要经过查重的
深度学习论文投稿需要提供实验数据。论文是需要实验数据作为基础的，论文的一切实验数据都必须是真实的，否则没有意义。
一般来说，在提交深度学习相关的论文时，需要提供实验数据来支持你的研究成果。这些实验数据可以是你在进行实验时所使用的数据集，也可以是你手动构建的数据集。这些数据通常被用来验证你的算法是否有效，并且可以被其他研究人员复现你的实验结果。因此，在提交深度学习相关论文时，需要准备足够的实验数据来支持你的研究成果。
如果学校和维普签订了协议，那就要上传的。学校免费用他们的查重，条件就是将本校的毕业论文，在学生毕业后传到维普数据库。by 文天下论文
本科生论文不会上传知网数据库。知网不会收录本科论文内容，只会收录优秀硕博类论文以及期刊投稿类论文，因此用户无法在知网中检索到相关本科论文内容。而且知网上的论文都是来自全国各所杂志社出版的期刊。只是将纸质期刊内容搬到网上而已，中国知网查重检测系统是现阶段国内最为权威的。
sci需要上传数据url和doi:SCI期刊一般要求上传数据后会提供上传数据的后台，每本期刊上传论文原始数据的后台是不一样的，大家以投稿期刊所指定的后台为准。接下来学术顾问以在蛋白质组学杂志及其他非组学杂志上上专数据的经验，供大家参考：投稿主流的蛋白质组学杂志时，往往优先推荐的是ProteomeXchange(简称PX)存储平台。这一平台旗下还包括了PRIDE Archive, MassIVE, PeptideAtlas, and jPOST等平台，研究者可以根据需要选择通过ProteomeXchange客户端直接上传原始数据或通过旗下平台进行上传。提交数据要求：每一个提交的dataset都需要包括：Peptide / protein identification files肽段蛋白质鉴定文件，称为“RESULTS”。mass spectrometer output files质谱输出文件，称为“RAW”。既可以是仪器直接输出的raw文件，也可以是高度加工过的XML标准形式(mzXML或mzML)文件。Optionally other files：包括peaklist files文件(称为“PEAK”)，search engine output files文件(称为“SEARCH”，是Partial submissions提交时所必须的)，quantification files定量文件及其他的后加工的文件等。
期刊投稿不需要原始数据excel，正常把文章按格式要求投过去就行。影响因子高的可能编辑会找你要，看你的投稿反馈就可以了。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，硕士论文也是如此。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。在最近一两年投稿基础生物医学研究论文时发现，越来越多SCI期刊（如PloSOne、Neuroscience等权威期刊）都要求在审稿或返修阶段时提交原始数据，尤其是Westernblot，不过仍有少数期刊不主动要求作者提供原始数据，因为这涉及到作者的著作权等相关问题。但是在特殊情况下，如果审稿编辑或者外审专家对文章中的数据有所质疑或者有疑问，就会强烈要求作者提交所有与该论文相关的原始数据，不限于原始数据，还包括数据的处理过程、所使用处理软件的序列号等详细信息，要求是非常严格的，否则文章将面临被撤稿的风险。
一般不会，但是总有特别的期刊。遇到过文章接收后要原始可编辑的图和数据的期刊。另外当别人质疑你的文章和数据的时候，可能会要求。一般看期刊要求，有要求的要提交，没要求的最好不提交，提交数据还是挺麻烦的。
绝大多数期刊不强制需要作者提供原始数据。但也有个别期刊例外。比如我最近投的ESSD(地球系统科学数据)期刊，这个期刊比较小众，是专门搞地学数据产品发布的。因此必须要提供可下载该稿件所描述数据的网址(比如Zenodo等)。
几点经验，希望对第一次发表SCI论文的同学有用:
1、选题
相对来说应用性研究比基础研究难发表论文，而且发表论文的因子也较低，比如搞育种的，研究育种技术的比较难发表论文，研究育种基因的好发表论文。所以结合老板的课题，要选择机理性研究课题。
确定好关键词，在各大检索系统中分析所选课题是不是国际研究前沿，发表的论文数量和质量。如果相关文献档次很低，那么你选择的课题可能发表好文论文的可能性较低。
2、设计
选好课题不要急于动手，先看中文文献，主要是博士论文和综述，了解关键术语和研究进展。收集英文文献，总结研究进展，选好切入点，设计实验一、实验二..........实验n，根据文献提前构架论文发表框架，后面做完实验，填好数据。
如选择胚胎发育相关课题，研究G基因在胚胎发育过程中的作用，参考已发表的文献JHAHKS等基因在胚胎发育过程中的作用，看看别人是怎么做的，通过那些实验证明自己的推断，这些验证也是你必须要做的，根据实验条件和需要选择，验证实验越充分，设计越合理，发表论文越容易。
3、实验
建议研究生早进实验室，开题之前熟悉实验室环境和运行，帮助师兄/姐做实验，练好基本操作。实验过程中会遇到各种问题，仪器设备、试剂、操作程序，很烦！有条件的可以要求公司负责部分实验。如高通量测序技术，应用广泛，必须要公司处理，数据分析，公司负责把图表做好，就等着发表了，事半功倍。
4、写作
第一次写论文难度很大，论文的结构、语言表达、数据分析、图表处理等等，相关帖子好多，大家可以搜搜。我要说的是论文框架（实验结果组成、论文的中心）写好后先找有经验的人看看，没问题再写引言和讨论，保证数据支持论文结论。有了结论就是论文的中心，全文围绕中心展开写。
医学sci杂志reviewer要求提供原始数据，不但必须提供数据，还要提供你的数据处理过程。SCI论文对数据真实性的要求是很高的，你必须如实提供原始数据、数据的处理过程，还要提供所使用处理的。有些单位使用盗版进行数据处理，这都是不能被允许的。之所以这样做，就是为了证明研究结论的准确可靠。SCI杂志社拿到你的数据之后，会找到相关的专家用你的数据进行认真核实，并且进行重复试验，如果其他专家能够得到和你一致的结论，就说明你的结论是经得住推敲的。如果其他专家发现你的数据有问题，或者按照你的数据进行重复试验、处理，无法得到你的结论，就说明你的结论是站不住脚的，不是出现错误，就是造假，这样的论文一定会被打回来。