没有风险。一般论文对就业没有多大影响。一般情况下，本科毕业论文优秀率很难超过15%，能被评为优秀论文，是对论文本身和作者的一种肯定。论文答辩的时候，同学的去向基本已定，所以即便被评为优秀毕业论文，能体现的作用也不明显，只能说这是一种荣誉，是对学生论文研究工作的一个肯定。以我所在的学校为例，如果获得优秀毕业论文，会有几百块钱的奖励。
主要是检测重复率。硕士学位论文抽检将对对一定时间内授予学位的全部硕士论文进行随机抽检，每篇硕士学位论文均有可能被抽取。每年进行一次，抽检具体范围授予硕士学位的论文。根据学位授予单位和学科硕士学位授予规模情况，按3-5%的抽检比例，确定抽检论文的数量。评硕士学位论文抽检分为分项评价、总体评价及评价意见三项。对每个分项按“优秀”、“良好”、“一般”、“较差”四个档次进行评价；总体评价：分为“合格”、“不合格”两档，如不合格，须在第三项“评价意见”中给出具体理由；评价意见：专家对总评“不合格”的论文须详述其理由。 每篇硕士学位论文聘请3位外省同行专家进行评审。3位专家中有2位以上（含2位）的专家评议意见为“不合格”的学位论文，将认定为“存在问题的学位论文”。3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”的学位论文，将再送2位同行专家进行复评。复评中出现1位及以上专家评议意见为“不合格”，则该篇论文被认定为“存在问题学位论文”。 论文没有过关的话，学位会被撤销。
当然会查真实性的。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。
会查的。目前来说很多查重系统都检测数据的，具体要看查重系统本身的检测范围，维普检测范围：中文科技期刊论文全文数据库、博士，硕士学位论文全文数据库、外文特色文献数据全库、中文主要报纸全文数据库、中国主要会议论文特色数据库、高校论文联合比对库、中国专利特色数据库、维普优先出版论文全文数据库、互联网数据资源，互联网文档资源、港澳台文献资源、图书资源、古籍文献资源、IPUB原创作品、年鉴资源、个人比对自建库。
啊，那就只有等延期了啊。我也是硕士在读，论文都是自己摸索，没事瞎编一点，自己再套一点。不过我搞的理论研究，数据要求比较严谨，不容易混，只能认真搞。加油吧，多看论文，写的时候学一下他们的写论文风格。如果没有按时提交外审，就容易延期，延期的话麻烦事多，抓紧吧。
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。
一般是不会的，数据以及自己做的实验部分，基本不会重复，除非你抄别人论文了。重复率比较高的部分基本上是文献综述部分。
会。毕业论文的核磁图谱是会查重的，它属于查重的范围，但是你可以放到附件中，就不会算查重了。查重，全称为论文查重，是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。
知网查重核磁数据相同最好的办法就是根据全文对照或者全文标明引文来全文修改，使得整体的重复率符合学校的要求。知网查重系统是可以识别到表格里面的部分内容，只查重识别到的部分。如果被标红了，在字数允许的情况下可以将表格截图成图片的形式展示，因为知网是不检测图片的。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
首先，当前计算机专业的毕业设计有很多题目可以选择，要想找一些相对简单的题目，可以重点考虑那些参考资料相对比较多的题目，但是要想取得较好的成绩，或者是想有一些创新，还需要重点关注一下近些年来的各种新技术，比如大数据、人工智能领域就有很多题目可以选择。对于本科生的毕业设计来说，虽然没有像研究生那样有明确的创新要求，但是要是能够把新技术与行业领域相结合，那么在毕业设计的过程中会得到更多的收获。当前大数据在技术体系上已经趋于成熟了，所以计算机专业的本科生，在做毕业设计的过程中，可以重点关注一下大数据相关的题目。大数据的行业应用场景非常多，比如大数据与金融、教育、医疗、装备制造等诸多领域都有大量的结合点，而且也有很多成熟的案例可以参加，所以可以结合自身的知识结构和发展规划，来选择一个适合自己的题目方向。在选择具体的题目时，还需要结合一下学校和导师的资源整合情况，比如在财经类大学就读，可以重点关注一下金融相关方向。本科生在完成毕业设计的过程中，除了要重视理论知识的学习之外，还需要重视实践能力的提升，尤其要重视程序设计能力的提升，比如当前大数据开发岗位的人才需求量就相对比较大，借助于毕业设计，也可以重点提升一下自身的就业竞争力，这对于还没有拿到offer的同学来说就更为重要了。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域
计算机科学的毕设可能是最容易过的了， 因为只要找到一份网站或者管理系统个代码, 顺便写个论文就行, 参考资料极多。
比如课程管理系统, 学籍管理系统, 如果有要求的话可以拿SSH框架实现一些比较复杂的业务比如电商系统，网上订餐系统, 外卖系统, 这些能用于实际业务的几乎是个人能做的最复杂的业务了, 如果自己喜欢技术的话, 可以尝试做一下。
计算机科学与技术，本专业主要学习计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基础知识和基本技能与方法，接受从事计算机应用开发和研究能力的基本训练等。
计算机科学与技术，亦即计算机科学与技术专业。下属三个二级学科，本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法。
能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。
本专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。
都好写。自己查一些论文，参考一下，怎么着也能编出一篇。如果想免费下载文献，请到我的百度博客看下，会不断更新一些能用的免费国内外图书馆的帐号。我当时毕业时，就是在网上的一个愚愚学园（下面文章里有学园地址）找了一些帐号，才能下载文献，完成了论文。我也在我的百度博客里也会更新一些以用的帐号。可以去找找试试。
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个左右。毕业论文，泛指专科毕业论文、本科毕业论文(学士学位毕业论文)、硕士研究生毕业论文(硕士学位论文)、博士研究生毕业论文(博士学位论文)等。毕业生在教师的指导下运用所学得的知识分析和解决本门学科某1问题而写成的学术性论文，毕业论文是高等院校毕业生提交的1份有1定的学术价值的文章。它是大学生完成学业的标志性作业，是对学习成果的综合性总结和检阅，是大学生从事科学研究的最初尝试，是在教师指导下所取得的科研成果的文字记录，也是检验学生掌握知识的程度、分析问题和解决问题基本能力的1份综合答卷。