发表的期刊论文数据编造
如果是论文原始数据的话，那么进行一定的调整可能很难被人发现，但是这也属于学术不端行为的一种，千万不要轻易的去这么做。而且有些数据改的不好，很容易被有经验的审稿人发现，导致受到处分或被撤稿，影响你论文正常发表和正常毕业。论文数据有所修改不能看得出来。论文中的数据都是你自己收集并且经过自己处理加工过得数据，有一些脏数据或者不可用数据需要进行对应的删除，调整和补充。这样的数据别人根本看不出来，而且是合理的数据调整。但是为了结果好看而调整的数据是不允许的。不能看出来，因为论文数据进行修改是需要进行计算过程中才能看出来的，所以一般是看不出来。
会的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过，有人会觉得数据上稍微改动一下应该不会发现。要知道论文发表代表的是作者的学术成果，一旦论文数据有问题，那只能说明作者的学术水平有待提高，并且研究不严谨，对作者的声誉是有影响的。数据造假肯定是有人查的，因为不管是什么论文需要发表的都会审核的，审核可不是那么容易通过的。论文发表对于需要评职称的人员来说是很关键的，论文是职称评定的加分项，所以大家要踏踏实实的去撰写去研究，不要愉奸取巧。
一般适用于论文内容较完整，逻辑清晰，但是英文写作不好或不地道的学者；或是投稿后因语言问题二次返修的学者。具体服务包含：语法、标点符号、拼写、矫正不地道的词汇短语等。北京译顶科技不错，你可以找他们你可以统一去知道了解下
如果是校内或者区域性杂志报刊，可以向学校领导之类的举报，或者向其他更大的媒体发文揭发。
发表的论文数据编造
研究生论文数据造假会被发现如下：
造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？
再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
楼主是怎么处理的？
导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。这是片面事件。但是你装造假论文交给导师，那就是你的错了，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师扁。反正就是有人会被打脸，因果报应，愿你接受任何结果，善哉。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
发表的论文编造数据
如果已经发表了，就自己保密。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。不过，建议你今后不再这样做，今后要有严谨的态度。这件事情影响没必要焦虑，毕业一般没问题。经验之谈也是为了避免你的以后会做出其他类似的事情而感到焦虑和后悔。
客观方面的分析：导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。
但是你装造假论文交给导师，那就是你的错，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师批评。
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。
以上内容参考： 百度百科-论文
毕业论文绝对不能编造数据。
一、学位论文作假行为的类型
1、购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的。
2、由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的。
3、剽窃他人作品和学术成果的。包括原封不动或基本原封不动地复制他人作品和学术成果的；使用他人学术观点构成自己学位论文的全部核心或主要观点，将他人学术成果作为自己学位论文主要部分或实质部分等行为。
4、伪造数据，包括主观臆断地在学位论文中捏造或篡改研究成果、调查数据、实验数据或文献资料等行为。
5、有其他严重学位论文作假行为的。
二、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。
2、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。
3、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。
4、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。
既然已经发表了，就不要说了，当做不知道。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。国内有很多文章数据都是错的，更有的是狗屁不通。不过，我建议你今后要有严谨的态度。这件事情影响很小的，没必要焦虑。毕业一般没问题。经验之谈，真没你。请采纳，谢谢
会的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过，有人会觉得数据上稍微改动一下应该不会发现。要知道论文发表代表的是作者的学术成果，一旦论文数据有问题，那只能说明作者的学术水平有待提高，并且研究不严谨，对作者的声誉是有影响的。数据造假肯定是有人查的，因为不管是什么论文需要发表的都会审核的，审核可不是那么容易通过的。论文发表对于需要评职称的人员来说是很关键的，论文是职称评定的加分项，所以大家要踏踏实实的去撰写去研究，不要愉奸取巧。
编造数据发论文
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。
不可以。论文讲究的是实例证明有理有据，绝不可以进行数据的编造。论文内容具有真实性，不可以乱写，一经发现会挂科，严重者会被剥夺学位，学术问题要认真对待。
硕士论文编数据严重吗：比较严重。
硕士论文编数据是属于比较严重的学术不端行为。根据高等学校预防与处理学术不端行为办法规定：伪造科研数据、文献、资料、注释，或捏造事实、编造虚假研究成果，则被认定为构成学术不端行为，由学位授予单位作不授予学位、暂缓授予学位或者依法撤销学位等处理。
硕士论文是硕士研究生所撰写的学术论文，具有一定的理论深度和更高的学术水平，更加强调作者思想观点的独创性，以及研究成果应具备更强的实用价值和更高的科学价值。共分为12大类。
硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位(Post-Graduate)，拥有硕士学位者通常象征具有基础的独立的研究能力。
从高校培养办法看，在培养目标里面都明确写着：硕士研究生教育承担着既为博士生教育输送合格生源，又为经济建设与社会发展培养各类高层次专门人才的任务。硕士生的培养应强调专业基础理论和专业知识的学习，重视综合素质提高和创新、创业精神的培养，提高分析与解决问题的能力，根据实际需要和不同面向确定培养目标、培养类型和培养模式。
从国家管理部门来看，2009年3月的教育部《全国专业学位教育指导委员会联席会年度工作会议》也提出：拓展研究生主要培养学术型人才和应用型专门人才，并提出应用型专门人才是相对于学术性学位而言的学位类型，培养适应特定职业或岗位实际工作需要的应用型“高层次”专门人才。
论文编造数据发表
导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。这是片面事件。但是你装造假论文交给导师，那就是你的错了，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师扁。反正就是有人会被打脸，因果报应，愿你接受任何结果，善哉。
既然已经发表了，就不要说了，当做不知道。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。国内有很多文章数据都是错的，更有的是狗屁不通。不过，我建议你今后要有严谨的态度。这件事情影响很小的，没必要焦虑。毕业一般没问题。经验之谈，真没你。请采纳，谢谢
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
如果已经发表了，就自己保密。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。不过，建议你今后不再这样做，今后要有严谨的态度。这件事情影响没必要焦虑，毕业一般没问题。经验之谈也是为了避免你的以后会做出其他类似的事情而感到焦虑和后悔。
客观方面的分析：导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。
但是你装造假论文交给导师，那就是你的错，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师批评。
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。
以上内容参考： 百度百科-论文