老师会在你的论文里面找一些问题问问，你首先要好好的把你定的论文读熟。这样一般都会过的。
论文数据编的答辩直接跟老师明说，不要等到被老师查出来，这样会更加尴尬。
看你编的数据是原始数据还是什么，不管是编的还是调查得来的，都要对文章的数据进行推算，文章的数据都要能够给出合理性的解释，这样答辩才能应对自如。
其实我非常不支持同学去编数据，因为编数据的难度比正常程序获取的要更难，技术要求更高，有这功夫自己正经弄不香吗，而且编造的数据稍不留神就会出现很大的逻辑漏洞，容易被人识破。
写论文注意事项：
1、论文题目选定后，基本上不能有太大变动，但可以进行细节上的修改。
2、提交大纲时，不只是每章一两句话，弄个四五行交过来完事。而是整篇论文的大致结构和框架要说清楚：研究目的和意义；分为几个部分说明；每个部分的大概内容是什么，都要交代清楚。
3、论文写作一开始就必须严格按照教务处论文的模板来，从封面、摘要、正文一直到参考文献，以及页脚注释的所有格式，都必须一模一样，注意，是一模一样！否则到了后面再修改会有很多格式问题发现不了。
4、如果有人很傻很天真地问，老师，论文应该怎么写啊？这种问题我一概不回答。如果真有此疑问者，请直接登陆学校图书馆网站的期刊网去观摩几篇，体会一下正规论文的写法。
5、一些概念和定义，不要在脚注中写来自“百度百科”，即便你就是在百度当中查的，也要找到这句话的源材料，一般百度的下方都会有源链接，要写出这个概念具体出自哪本书或者哪篇期刊文章。
答辩老师一般是从检验真伪、探测能力、弥补不足三个方面提出三个问题。(1)检验真伪题，就是围绕毕业论文的真实性拟题提问。它的目的是要检查论文是否是学员自己写的（2)探测水平题，这是指与毕业论文主要内容相关的，探测学员水平高低、基础知识是否扎实，掌握知识的广度深度如何来提出问题的题目，主要是论文中涉及到的基本概念，基本理论以及运用基本原理等方面的问题。(3)弥补不足题，这是指围绕毕业论文中存在的薄弱环节，如对论文中论述不清楚、不详细、不周全、不确切以及相互矛盾之处拟题提问，请作者在答辩中补充阐述或提出解释。
一般问你一些基础的问题， 不会很难， 你只要能答，不论对错， 都有分。如果把你的论文收上去了，他们一般就问你论文里面涉及到的问题。我答辩的时候第一个问题是问我用什么数据库做的， 然后问了几个关于数据库的知识。 接下来问了个MVC 就结束了。
大学本科毕业前，要写好毕业论文，就必须要有好的论文成绩，才能顺利毕业。第一要了解的是论文检测的对象，即本次检测是本科毕业生，检测的范围包括写论文或参加论文答辩的本科毕业生。一般是通过专业论文查重软件对毕业论文进行重复性检测，规范毕业生的学术不端行为，提高毕业论文写作质量。论文软件都会有论文查询入口，论文查询入口可以通过合作注册帐号进入论文查询具体信息。对于学生而言，通过学校合作的论文检测系统，上传自己的毕业论文可以免费检测，但学校一般只提供一到两次的免费检测机会，虽然可以多次上传检测，但免费检测的机会有限，所以尽量珍惜，最好是在最后用学校的论文查重系统来检测，确保论文的质量。大学本科毕业论文是如何查重的？关于检测时间，各学校可能有不同的规定，因此请务必在规定的时间内提交最终报告。可自行登录系统查询检测结果，如需重新进行检测，检测费用可能由学生自己承担，具体情况以学校规定为准。学士学位论文的查重率一般在30%以内，即为合格，允许答辩；若超过30%，则需修改，直到合格为止。因此写论文时要谨慎，而且要注重质量，这样才能使自己顺利毕业，完成本科学业。
毕业论文审稿人如果对数据真实性有怀疑,会要求作者提供原始数据，来判断真实性。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。
评审员都是各个领域的一些专家学者，审阅论文时候就相当于把你的研究思路、实验过程简单介绍了一遍，很容易从这一过程中看出你的数据是否真实合理。具体也看审稿人的责任心和专业性，如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。即使研究对象有代表性，抽样可靠，也不能保证从研究对象获得的数据是可靠的。数据是如何获得的，问卷调查、工具测量（如血压计、各种仪器等）都是各种获得数据的方式，你得保证这些数据的获得是可靠的。数据和研究对象就像是毛和皮的关系，数据获取自研究对象。然而，数据获取需要一定的手段和方式。有一些相对容易，比如测量身高、体重，测血压、血糖等。一般只要仪器准确，测得数据也较为可靠。有些则不是这么容易的，事实上，大多数的数据并不是通过仪器获得的，而是通过问卷和量表。比如吸烟、研究、行为、运动、饮食等各种因素，都需要利用问卷来获得。这就牵扯到一个问题，你如何保证调查的数据是可靠的。这里面涉及的问题较多，比如，如何设计一个合理的问卷，如何有效地进行调查。这都是有技巧的。我个人做统计分析十多年，见过各种各样的数据，深知其中数据质量的重要性。获取一份可靠、真实的数据，实属不易，绝不是简单地问几个问题、测量几个指标这么容易。我给别人分析数据时，绝大多数情况下，总能在分析过程中，发现数据本身存在问题，比如缺失、异常、录入错误，等等。只能说，数据不易，且获且珍惜。
毕业论文答辩都考察些什么
要进行答辩，首先就要明确论文答辩想考察研究生什么。硕士教育重在训练科学的思维、如何进行科学实验以及如何将科学成果转化为学术文章甚至是创造社会效益。而博士教育重在培养研究生的创造性思维，力求在前人研究的基础上有所突破，要求博士生在求学期间有好的、新的科研思路。明确了以上这些就能知道答辩委员会的各位专家们关注的中心问题了。
(一)考察论文的真实性
论文的真实性包括立题依据是否充分可行(一般没有问题，否则开题报告时就不能通过，当然也可能出现专家质疑的情况，这就需要自己对研究背景、依据等有充分的理解);实验设计是否科学合理;实验步骤、操作方法是否准确无误;统计方法是否应用得当、数据分析结果是否可信(一般采用SPSS或者SAS软件进行统计，非统计学专业者进行数据整理和运算时最好请教医学院校统计学专业人士或求助于师长，力保统计学方法的准确。此点非常重要，因为统计学方法使用不当可能导致统计结果发生变化，从而可能导致结论不成立)。
实事求是乃科学研究的基础，论文本身必须真实可靠，弄虚作假难逃答辩委员会专家们的火眼金睛。如果在这方面出现问题，论文势必不能通过专家评审。
(二)考察相关知识与应用能力
研究生应该熟悉和掌握本领域的'专业知识及相关基础知识。一个完整合理的科学实验一般都要涉及“PRFR”以下几部分：
(1)“Predecessor”——前人成功的实验。也就是说课题具备立项依据，不能是凭空的假想，研究论文是建立在前人基础之上的科学假设，小心求证。
(2)“Repetition”——可重复性。既涵盖我们重复前人的实验，也要保证后来者能够重复答辩者的实验，能被repeat并且被不断repeat的实验才能证明是高水平的研究，是可信的研究。
(3)“Fresh”——创新。这是一个民族的灵魂也是一个科学实验的灵魂。没有创新，科学就不会进步。虽然Repeat很重要，但是Fresh建立在repeat基础之上，更具有科学意义、更具推广意义。
(4)“Reliability”——科学结论合理、可靠是研究者最终的目标。
(三)考察研究生的综合素质
包括答辩者的表达能力(比如答辩委员会要求解释论文中提到的某项实验是如何具体操作的，有何心得?)、应变能力(比如一次答辩中，评委老师提出问题：“请用一段话概括一下你导师的为人”——何其尖锐?和专业知识毫无关系，但是确又和答辩者息息相关)等综合能力。
除非你的数据有太大的漏洞，答辩时老师才会问你数据的问题。一般你的指导老师会在你写论文时如果数据有问题，会给你指出来的。
论文都是有检测查重的，而且也有一定的合理性才可以的，不然的话太过于偏离正常思维的话肯定是有问题的
教学法自然是要亲身实践才更好啦，数据对于我来讲，是比较偏向精而短，因为教育这方面书籍的数据都是比较精炼的，我觉得你也可以这样，既然专家都这么写，肯定是偏向这一方面的。要保证确实可信，你可以多咨询下教授的意见，数据通常是要保证其准确性，这就需要专家和亲身实践，我还建议是你多摸索一些教育书籍，就是要多管齐下，总之只要围绕这个意思就差不多了，希望我的回答能帮到你。
一般问你一些基础的问题， 不会很难， 你只要能答，不论对错， 都有分。如果把你的论文收上去了，他们一般就问你论文里面涉及到的问题。我答辩的时候第一个问题是问我用什么数据库做的， 然后问了几个关于数据库的知识。 接下来问了个MVC 就结束了。
我也是应届毕业生 所以我的指导老师说最多问的问题是如下：1.你为什么想实现这个系统、2.你为什么用这个为实现这个系统的用的高级语言，数据库或某一个软件？3.某个功能怎么实现的？4.这个系统有什么开发前途？等等 一般最多问的就这些。
其一是论文是否有实践场景作为支撑，其二是论文运用了哪些理论和技术，其三是论文中的数据是如何得出的。论文中涉及到的理论和技术也是毕业答辩过程中，老师会重点关注的内容，本科生论文本身并不会强调理论体系的创新性，但是会关注是否有行业应用上的创新。以计算机专业为例，如果能够把大数据技术与某个行业领域相结合。在答辩的过程中，通常也会面对三大类的常规问题，其一是毕业生都取得了哪些研究成果，这是比较重要的，也是决定毕业答辩成绩的核心因素之一，其二是技术成果的应用空间，其三是能否在已有的成果上持续创新。
老师会在你的论文里面找一些问题问问，你首先要好好的把你定的论文读熟。这样一般都会过的。
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。
这是两个问题。你们学校对你发表的期刊不认可，不是能不能证明你在那个期刊上发表了论文的问题。学校一般都有个期刊清单，上边会放上他们认定和本校专业相关，并且水平达到一定水平的刊物。对于不相关的，和认为水平较低的，一般不会纳入清单。
评审员都是各个领域的一些专家学者，审阅论文时候就相当于把你的研究思路、实验过程简单介绍了一遍，很容易从这一过程中看出你的数据是否真实合理。具体也看审稿人的责任心和专业性，如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。即使研究对象有代表性，抽样可靠，也不能保证从研究对象获得的数据是可靠的。数据是如何获得的，问卷调查、工具测量（如血压计、各种仪器等）都是各种获得数据的方式，你得保证这些数据的获得是可靠的。数据和研究对象就像是毛和皮的关系，数据获取自研究对象。然而，数据获取需要一定的手段和方式。有一些相对容易，比如测量身高、体重，测血压、血糖等。一般只要仪器准确，测得数据也较为可靠。有些则不是这么容易的，事实上，大多数的数据并不是通过仪器获得的，而是通过问卷和量表。比如吸烟、研究、行为、运动、饮食等各种因素，都需要利用问卷来获得。这就牵扯到一个问题，你如何保证调查的数据是可靠的。这里面涉及的问题较多，比如，如何设计一个合理的问卷，如何有效地进行调查。这都是有技巧的。我个人做统计分析十多年，见过各种各样的数据，深知其中数据质量的重要性。获取一份可靠、真实的数据，实属不易，绝不是简单地问几个问题、测量几个指标这么容易。我给别人分析数据时，绝大多数情况下，总能在分析过程中，发现数据本身存在问题，比如缺失、异常、录入错误，等等。只能说，数据不易，且获且珍惜。
还是找相关机构吧，像我发表sci的时候，虽然有时候文章数据做得很好，但是有时候表达和描述用英语写出来就不是非常的流畅和地道。Wordvice的编辑十分敬业，编辑修改的十分细致，连文章中图表和脚注中的细小的错误都能纠正过来。