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数据也是要处理的，有明显偏差的数据就剔除掉。略有不符，存在误差很正常，毕竟理论是理想化状态下，但是我们做实验不可能是理想化状态。
不是十分合理的数据不能放在毕业论文里。毕业论文中的数据必须真实的。写毕业论文的方法：1、调查法调查是科学研究中最常用的方法之一。它是一种有目的、有计划、有系统的收集研究课题的实际或历史情况的资料的方法。综合运用历史、观察、对话、问卷、案例研究、测试等科学方法，有计划、深入、系统地了解教育现象。对调查中收集的大量数据进行分析、综合、比较和总结，为人们提供常规知识。调查方法中最常用的方法是问卷调查法，这是一种以书面方式收集数据的研究方法，即调查人员为调查项目编制表格，分发或邮寄给有关人员，要求指示填写答案，然后回收、统计和研究。2、观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究大纲或观察表，用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，以获取数据的方法。3、实验法实验方法是通过改革主体，控制研究对象，发现和确认事物之间因果关系的一种科学研究方法。
本科论文实验数据不好一般也不会影响答辩。实验数据不好，不代表实验做的不好。只有做出合理的解释就可以了。并不是好的数据，就能出好的论文，只有论文写的调理清晰，有自己的思路，照样是一篇好的论文。
检查与实验相关的过程
与实验有关的过程直接影响实验结果，相对来说具体形象，容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的，并且获得的实验结果是可靠的。
需要检查的与实验相关的过程包括三方面：实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。
丢失重要数据
也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等，你丢失了大量对项目至关重要的数据。
首先，你应该请教导师，询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下，可以考虑重新进行数据收集或实地考察，再次获取这些数据。
如果无法重新收集数据，那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目，成为研究的一部分。例如，如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失（比如，一个实验出现重大错误，导致部分数据被破坏），那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响，这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。
可以说这个数据就是这个实验广为使用的如果不这么说 那么数据太少确实没有代表性 怎么回答都不对只能说你实验做得不够严谨或者有点欠缺
向网站或者周边投放调查问卷，搜集足够的数据资料。现在网站投放链接很方便，自己把问卷资料整理出来，发散式投放，很快就可以搜集足够的数据了。经管论文数据太少会严重影响论文的质量，虽然思路与创新很重要，但一切支撑还得靠事实说话。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
按道理，指导老师是会给你一些提供参考的数据或者其他论文的，实验失败的话，毕竟还有理论依据的，看看能不能把结果推断出来吗，再用数据套进论文中。老师是不会为难你的
没做出东西并不等于没做过。如果你真的认认真真做实验，肯定会有自己做实验的心得。换句话说，把自己做失败的原因找出来，写进实验报告也是可以的。
论文可以没有总结。
要不要结论部分看你论文需要，不是必然要求。总结性语言每段，每节都要有，这样文章才显得思路清晰，重点突出。
论文简介：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
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%。
如果你在校期间的数据那篇文献是你和导师共同署名，那就意味着你们可以共同享用成果。因此，你在毕业后发表论文时引用原来的数据并无不妥
可以借鉴一下，但是千万别抄袭
最好不用。你都读硕士了，你的 水平要高于本科生才是，如果 你大量引用本科生的论文，那你的文章就会受质疑。
当然可以，那是你自己的劳动成果，当然可以用了。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
改动论文的数据是绝对不可以的。首先，从学术诚信上而言。改动数据已经是一种违背学术道德的行为，一旦被发现，不仅会受到公众谴责，而且也会被取消学位。
检查与实验相关的过程
与实验有关的过程直接影响实验结果，相对来说具体形象，容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的，并且获得的实验结果是可靠的。
需要检查的与实验相关的过程包括三方面：实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。
丢失重要数据
也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等，你丢失了大量对项目至关重要的数据。
首先，你应该请教导师，询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下，可以考虑重新进行数据收集或实地考察，再次获取这些数据。
如果无法重新收集数据，那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目，成为研究的一部分。例如，如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失（比如，一个实验出现重大错误，导致部分数据被破坏），那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响，这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。