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没有必要，也别那么干了。
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。
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。
关于实证论文怎么写如下：
要搞清楚自己想要研究什么学科领域的什么主题。问题不是一下选出来的，是依循学科领域——研究方向——主题——具体问题等流程逐步聚焦窄化出来的。
选题的过程中可以广泛查阅文献资料，可以询问老师、专家、学长学姐等同专业人员，也可以通过网络广泛查阅相关信息。但最关键的还是要主观上自己感兴趣、有能力、有意愿，客观上行得通、走得远、有价值。
研究设计要对问题进行变量分析，一个论文最好一次解决一个问题，多个问题交织在一起会使得文章错综复杂，也让会让读者雨里雾里。
要预先进行样本抽样设计。定量研究一般采用概率抽样，定性研究一般采用非概率抽样。研究是大样本还是小样本，是随机抽样选取还是直接选取最大信息承载者，都需要设计完善。
要预先设计研究方法及方法组合，实证研究往往不会仅仅使用一个方法，而是采用混合研究范式，综合运用多种方法。
要预先设计调查、访谈、观察、测量计划，预先设计研究工具，要预先设计研究步骤与时间进度安排，要预先开展一些试探性调查，以查看研究计划和工具的适用性，发现问题及时解决，进一步修改完善研究计划和工具。
如果人手不够的话，需要提前联系相关人员协助开展研究。比如你一次发3000份问卷，一个人肯定忙不过来；一次访谈1个人，但是对方不允许你录音，那你必须有研究助手协助手写记录。
实施研究，搜集资料实证型论文最大的特征就是要数据，没有数据一切都是虚构的。可以通过实施问卷调查、访谈、观察、测量等多种方式来搜集量化或质性的数据资料。有的呈数量化形态可以用于统计分析，有的呈文字化形态可用于描述分析。
整理、分析资料，得出结论资料搜集回来以后就需要根据资料的性质开展定量或定向分析啦。分析中可以使用SPSS或NVIVO软件协助。通过分析得出研究结论。
撰写论文论文的撰写不是必须等到得出结论才可以进行。从一开始就可以边开展研究边进行论文撰写。只不过大规模完善地论文写作是在这个时候才开始的。
实证型论文在国际上有美国心理协会的APA格式、芝加哥大学格式等成熟的格式，在我国有中国心理学会的写作规范均可以参考，因为格式非常稳定一致，被戏称为“八股文”。
意思就是按照固定格式填内容就行，不需要每次费尽脑力设计提纲框架。这倒也省事啦。大家有样学样就行。
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%。
必须以大量的数据为基础
要看论文上面的年月以及期和卷。据实证论文规定了解到，实证论文数据年份选择是要看论文上面的年月以及期和卷的。实证论文就是实证研究论文，是指研究者亲自收集观察资料，为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究。
实证论文数据的作用是支持论文的论点和结论。它可以帮助作者收集有关论文主题的信息，并使用实证数据来支持论文中提出的观点。它还可以帮助作者检验和证实论文中的假设，以及收集有关论文主题的更多信息。实证论文数据还可以帮助作者更好地理解论文主题，以及如何有效地提出和解决论文中提出的问题。
大约200组数据左右。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。实证性的论文写作过程都是相互交织的，需要作者不断地尝试，通过反复的模式、调试数据、不断地修改验证，最终才能写出好的论文，其实任何论文的写作过程都是这样，把握三个方面：数据、模型、分析，写出任何论文都不成问题。以上是关于写作和概念的讨论，将概念和写作过程中的一些总结，虽然我所说的方法可以帮到你，对你来说，也是很重要的，因为做事情最重要的是方法，如果方法正确，将会取得事半功倍的效果，但是作为一个作者，还是要努力提高自己的知识水平，不断丰富自己的内容，这是写论文最基本的要求，要想写好文章，就必须把握文章的内容。
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。扩展资料：数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。首先，先介绍一下，什么是数据模型？数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。数据模型的分类有三种：第一种：层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。第二种是：网状模型 网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。第三种是：关系模型 系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。为什么要建立数据模型？当今的商业决策对对数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。如何进行数据模型设计？1：首先是要了解业务然后建立概念模型，确定实体以及实体关系。2：在概念模型的基础上生成逻辑模型，确定实体属性，标准化数据（消除多值字段达到第一范式；消除部分依赖达到第二范式；消除传递依赖达到第三范式）。3：模型验证：通过具体的业务来验证模型是否能满足要求。4：在逻辑模型的基础上生产物理模型。在建立数据模型的时候需要注意：1.三少 整个模型中表应该尽量的少；在一个表中字段应该尽量的少同时复合主键字段应尽量的少2.如果在大数据量或者高并发的情况下，要充分考虑数据库的压力，事先要考虑哪些表可能是热表。要尽量的降低模块的耦合。如果使用的是oracle RAC 的话要考虑一下多实例竞争的问题，不同的模块访问不同的实例。3.一定要做压力测试、要做充分的压力测试，要不上线后会死的很惨，移动总部的一个web项目应为没有做充分的压力测试，导致上线后不的不挂维护页面，动用了n多的资源去解决问题。4.在做模型设计的时候要考虑项目的各个生命周期阶段对模型的要求，不能仅仅把眼光限制在功能的实现，例如要考虑模型对以后维护的支持，对于大表的数据如何进行清除、转历史，显然delete、insert是首先可以想到的但是不可行的方法，建议做分区转换。5.数据模型设计对系统可变性的支撑：业务系统的变化点通常是流程相关部分，这部分会随着不同的公司、公司的不同发展阶段而变化，因此最好将这部分单独建模，独立于系统核2021年6月4日数据模型是什么？2167阅读·0评论·0点赞2016年7月4日去首页看看更多热门内容
必须以大量的数据为基础
不是必须的。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。
做实证研究样本至少选一些代表性的从统计上说，至少30才可以，才算大样本。但是还是要看变量数，原则上说样本数至少比变量数多一个，这些是样本的最低要求。对于研究生毕业论文，对数据样本的选择可以根据研究课题进行调整，通常分析的的问题越复杂需要的数据量就会越大小包法律实证分析系统，帮助研究者进行数据收集、数据清洗、数据验证，可以创建如线性回归方式的高级模型，可以不断调整数据使实证显著。
实证论文样本数据是针对实证论文小样本试验数据的概率分布特征有时无法确定，传统概率统计就无法提供相应的参数估计方法的问题而提出的方法。