发表的论文数据是编的
严格的说，是没有问题的，编数据还是比较常见，只要你的理论没有错误即可不会被查出来的
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。
数据最好不要自己编。调查分析类的软件（如果你是学营销或管理学的）可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的，老师都不是傻子，到时候一旦被看出来你就会很难过了。
一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
还是哪句话，一般不是长期做学术或很有经验的人，编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假，学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。
简介：
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。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。
编数据没有问题，但是数值结果里面有一些联系的，也不是你想编什么值就行的，编的不好，一下子就露馅了，最好找点数据来做
发表论文数据是编造的人
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。
这要看指导老师的态度了，如果数据编造特别离谱，而且非常明显。指导老师认真一点就会发现，查出来后就会要求重写或者不能通过。
严格的说，是没有问题的，编数据还是比较常见，只要你的理论没有错误即可不会被查出来的
你就说，那种一问三不管三不知的导师，唯一能告诉的就是改格式，多看看语句和标点符号。实验室的条件又差，要啥啥没有，还要借其他学校实验室做实验，还不定能排上。谁能说第一次做实验，没有老师的带领，就能做完美？谁敢说，一问老师，老师就说自己看文献期刊人家怎么做的。一次做不好，你还得跟别人学校学生排队，你能做几次？有时候排给你是晚上，你还要通宵。又赶上疫情，别人学校又不能进，特么容易吗，招谁惹谁了，能怎么办，有些东西真不是自己不好好努力，而是只能这样。读研谁不想读出个样子来，一个专业都研究到这个地步了，谁不想好好干，可现实就这样
发表在ei上的论文数据是编的
你就说，那种一问三不管三不知的导师，唯一能告诉的就是改格式，多看看语句和标点符号。实验室的条件又差，要啥啥没有，还要借其他学校实验室做实验，还不定能排上。谁能说第一次做实验，没有老师的带领，就能做完美？谁敢说，一问老师，老师就说自己看文献期刊人家怎么做的。一次做不好，你还得跟别人学校学生排队，你能做几次？有时候排给你是晚上，你还要通宵。又赶上疫情，别人学校又不能进，特么容易吗，招谁惹谁了，能怎么办，有些东西真不是自己不好好努力，而是只能这样。读研谁不想读出个样子来，一个专业都研究到这个地步了，谁不想好好干，可现实就这样
据学术堂的了解, EI索引是国际论文标准,国际着名三大索引之一,《工程索引》(The Engineering Index,简称EI)创刊于1884年,是美国工程信息公司(Engineering information Inc.)出版的着名工程技术类综合性检索工具.EI每月出版1期,文摘1.3万至1.4万条;每期附有主题索引与作者索引;每年还另外出版年卷本和年度索引,年度索引还增加了作者单位索引.收录文献几乎涉及工程技术各个领域.例如:动力、电工、电子、自动控制、矿冶、金属工艺、机械制造、管理、土建、水利、教育工程等.它具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点.
严格的说，是没有问题的，编数据还是比较常见，只要你的理论没有错误即可不会被查出来的
《工程索引》（The Engineering Index，简称EI）创刊于1884年，是美国工程信息公司（Engineering information Inc.）出版的著名工程技术类综合性检索工具。EI每月出版1期，文摘1.3万至1.4万条；每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。收录文献几乎涉及工程技术各个领域。例如：动力、电工、电子、自动控制、矿冶、金属工艺、机械制造、土建、水利等。它具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。 出版形式有印刷版（期刊形式）、电子版（磁带）及缩微胶片。EI选用世界上工程技术类几十个国家和地区15个语种的3500余种期刊和1000余种会议录、科技报告、标准、图书等出版物。年报道文献量16万余条。 Ei Compendex是全世界最早的工程文摘来源。Ei Compendex数据库每年新增的50万条文摘索引信息分别来自5100种工程期刊、会议文集和技术报告。Ei Compendex收录的文献涵盖了所有的工程领域，其中大约22%为会议文献，90%的文献语种是英文。 Ei公司在1992年开始收录中国期刊。1998年Ei在清华大学图书馆建立了Ei中国镜像站。 2009年以前，EI把它收录的论文分为两个档次 。1 、EI Compendex 标引文摘 （也称核心数据）。它收录论文的题录、摘要，并以主题词、分类号进行标引深加工。有没有主题词和分类号是判断论文，是否被EI正式收录的唯一标志。2 、EI Page One题录 （也称非核心数据）。主要以题录形式报到。有的也带有摘要，但未进行深加工，没有主题词和分类号。所以Page One 带有文摘不一定算做正式进入EI。 Ei Compendex数据库从2009年1月起，所收录的中国期刊数据不再分核心数据和非核心数据。[1] EI 对稿件内容和学术水平的要求 1、 具有较高的学术水平的工程论文, 包括的学科有: —— 机械工程、机电工程、船舶工程、制造技术等； —— 矿业、冶金、材料工程、金属材料、有色金属、陶瓷、塑料及聚合物工程等； —— 土木工程、建筑工程、结构工程、海洋工程、水利工程等； —— 电气工程、电厂、电子工程、通讯、自动控制、计算机、计算技术、软件、航空航天技术等； —— 化学工程、石油化工、燃烧技术、生物技术、轻工纺织、食品工业； —— 工程管理。 2、 国家自然科学基金资助项目、科技攻关项目、"八六三"高技术项目等。 3、 论文达到国际先进水平, 成果有创新。 EI不收录纯基础理论方面的论文。
发表的论文编数据
本科毕业论文数据自己不可以编。
论文数据为你的论点提供理论依据。自编论文数据，属于学术造假，在答辩环节遇到内行的导师，一眼就能够发现数据问题，除非你对于实验数据中的每一个参数都比较熟悉，了解每一个参数的意义，因参数变化，能够及时回应造成不同结果的原因。
论文数据可以通过自己收集陆启判或者网站查找数据进行分析整理。收集数据注意事项如下：做好准备工作，为收集数据做好准备。对数据进行及时地记录、整理、统计、分析。关注异常，寻找原因。使用原始数据，保证真实性。
写论文读的文献：
1.与研究领域十分相关的文献。
2.与研究领域相关的文献。
3.与研究领域不相关的文献。
（1）与研究领域十分相关的文献：这类文献一定要认认真真地看，边看边做笔记和总结，越详细越好。做笔记是最笨也是最有用的方法，还需要定期复习笔记内容。
（2）与研究领域相关的文献：这类文献占了大多数，早改需要学会挖掘好的创新点和实验设计思路，这些是文献的精髓。
（3）与研究领域不相关的文献：这类文献只需要将文献的创新点和写作思路做大致总结即可。
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。
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。