一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。
假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
以上内容参考：百度百科-毕业论文
本科的毕业论文一般因为自己的学历能力不足，往往本科的毕业论文写的都是不太具有权威性和科学性。大家只是为了毕业写的论文大多参差不齐，写的好的也没有特别多。你想偷偷的改几个数据，如果不是官方给据的话，那么没有问题，自己写的。出来的自己杜撰出来的没有问题，但是如果已经有发布这些数据的你乱改的话，如果揪出来，你的论文是需要重写的。
本科生毕业论文偷偷改几个数据要想降低本科毕业论文的重复率，最好的办法就是逐句地修改，但是会很耗费时间和精力，为了自己的未来，辛苦点其实也是件好事。还有一个比较轻松地办法，就是用google翻译，先翻译成英文，再把英文翻译回汉语，但是，这里的问题是，当你再次把英文翻译回汉语的时候，汉语的逻辑有时会出现问题，你还得把最后翻译出来的汉语好好的看看，修改一下，才能使用。这是我做8年多的论文写作工作的经验，要想把论文写好，还是得下功夫才行。如果这都觉的麻烦，可以帮你。
检测一下数据不一致原因，然后说明即可
要看用什么软件进行数据分析了，一般统计类的软件比如spss都需要大样本容量，200以上
首先并不是数据多了就能写出一篇可以过的论文，导师会结合你从论文中体现出来的个人的综合能力。
可以支撑了。2万条数据的话，对付一个本科毕业论文肯定是够了的，看你是什么专业的论文，绝大部分都是足够了的，另外需要注意的是，数据是一方面，其他方面也要注意。
每个学科，不同学历层次要求论文数据量不一致，可以参考之前的毕业生的数据量
1、论文的摘要、前言、英文翻译、小标题分类、参考文献等基本成型。2、语句通顺，行文流畅、逻辑清晰，查重通过。3、若实验有数据计算，数据应多次确认计算的准确性。4、论文字体字号大小无误，标点符号无误。
毕业论文最后不用提交数据一般是不需要提交的。无论是本科生还是研究生,毕业论文的原始数据通常来说是不需要进行提交。只有在审核过程中导师提出相应的要求,或者评委需要出示相关的原始数据才需要。所以作为学生,应该把所有的原始数据全部保存好,以备不时之需。
检测一下数据不一致原因，然后说明即可
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
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。