可以。原始数据包括日常记录和统计的实验数据，图片等，根据这些数据再自己制作成图表，论文完成后交在指导老师那，发表的时候用。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法而是用后面的高阶方法，别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。
如果是论文原始数据的话，那么进行一定的调整可能很难被人发现，但是这也属于学术不端行为的一种，千万不要轻易的去这么做。而且有些数据改的不好，很容易被有经验的审稿人发现，导致受到处分或被撤稿，影响你论文正常发表和正常毕业。
论文一般不提供原始数据和代码盲审制度，就是将不署作者名的学位论文送给作者不可能知道的专家审核。这样打出来的分数，应是最为客观。一般高校，特别是研究生院，均有对学位论文进行定期盲审的相关规定，多为随机抽取一定数目的论文进行盲审。盲审通后过才能取得答辩权，答辩不通过，一样不能毕业。只要盲审2个专家通过就取得答辩权利，答辩委员会不包括盲审专家，要半数通过就能够毕业。专业老师在线权威答疑
盲审是校外老师审，一般不需要提供原始数据，不过建议还是要备一份原始数据以防万一。
盲审是在导师和论文作者都处于匿名的情况下，对其作品进行审查。在盲审制度下，能够保证论文审查制度的客观性，公平性。
一般而言，在盲审过程中，导师对其作品的审查会相对较为谨慎，另外定稿不意味着通过了，定稿后要参加盲审，盲审通过才可以答辩，盲审后可能会面临大面积修改，因此，需要做好检查工作。
定稿后自查技巧
检查字数，不可少于总体字数的，也就是三万字的论文字数，最低要达到三万字，语言类按字符计算，其他按字数计算，字符与字数不一样需要注意，最多不可超过总体字数的百分之二十，字数太多也不行，要注意精简控制字数。
除此之外要注意的是同学们还要检查全文格式，重点检查摘要，表格，图片，页眉，目录，参考文献的格式，以及字体字号间距是否存在复制痕迹。
毕业盲审时没有数据,等到盲审后把数据补上，是可以的，不过到时候你再补的时候，你需要跟老师说明一下原因就可以了
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。
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。
我觉得有必要把原始数据整理后以附件形式附到论文后面，因为是附件形式，对理解能力强的人，他不需要去阅读后面的附件，但对于水平相对差一些、想进一步了解过程的人则有帮助，况且你也提到了，自己将来阅读起来也更方便。
原始数据是不需要的。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。
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。
可以的,自己调查的数据资料可以作为毕业论文的依据!毕业论文里的数据,最好在论文中注明来源,做好注释,例如【数据来源:中国统计年鉴2011】等。如果论文顺利...
毕业论文没有调查数据，则会导致论文内容的不严谨。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。
毕业论文是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。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说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。
扩展资料：
毕业论文的相关注意事项：
1、研究课题的重点工作——研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。
2、研究课题的核心工作――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。
3、研究课题的关键工作――执笔撰写。下笔时要对以下两个方面加以注意拟定提纲和基本格式。
4、研究课题的保障工作――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。
参考资料来源：百度百科-毕业论文
参考资料来源：百度百科-论文
可以。毕业论文不一定要出现数据。毕业论文的类型不同对于数据的处理也不同。调查类的毕业论文为了体现调查的真实可靠性，必须出现数据，而开发设计类的毕业论文则只要能够完成预定的设计目标是否有数据对毕业论文没有影响。所以毕业论文不一定要出现数据。
组2和组3没有区别，p只为，两个组分别与组1有差异。
算的。
根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，在科学研究及相关活动中有下列行为之一的，应当认定为构成学术不端行为：
（一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；
（二）篡改他人研究成果；
（三）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；
（四）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；
（五）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；
（六）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；
（七）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。
因此对于论文的态度一定要严谨，不要心存侥幸，认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定，给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的，由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
拓展资料
学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。
这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。
在数据处理方面，研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。
如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。
资料来源 百度百科 学术不端 高等学校预防与处理学术不端行为办法
如果是论文原始数据的话，那么进行一定的调整可能很难被人发现，但是这也属于学术不端行为的一种，千万不要轻易的去这么做。而且有些数据改的不好，很容易被有经验的审稿人发现，导致受到处分或被撤稿，影响你论文正常发表和正常毕业。
我都做了很多的论文的数据分析，在结果分析出来时 往往都跟论文提前要求的假设不同。 其实这本来是非常合理的，所谓研究自然就是建立假设、验证假设的过程，如果你都知道你的假设是正确的了 那干嘛还需要再用数据验证。所谓验证自然是有成立和推翻的，不管是成立还是推翻，都可以说是研究的发现，只有不断的推翻，最后才能找到正确的路。 但是现在的高校导师并没有把这一点告诉学生，所以学生认为做出的结论跟假设和前人研究不一致，就只认为是这个研究没有意义，是错误的，实在是可悲了教育。 所以最终很多找我做分析论文的 都要求改数据 改结果。我的建议是 如果最后论文提交不要求提供原始数据的话，那直接改下结论就好了。如果要求提供原始数据，那就该原始数据，不过非常难，需要不断的尝试和验证