一般情況下，答辯時老師不會讓你演示數據分析過程，一般會問你的論文理論基礎，數據是怎么收集的(也就是通過什么渠道)，你的問卷設計，數據分析結果，得出結論,普通人整理的數據數據分析從結果可以看出,1.論文數據需要200多條數據，一篇文章需要多少數據論文取決于這篇文章的性質和水平論文,寫畢業論文時，需要有數據分析。

200以上。1.論文數據需要200多條數據，一篇文章需要多少數據論文取決于這篇文章的性質和水平論文。2.一般來說，本科畢業論文不需要太多數據，一般一章左右就夠了，而碩士畢業論文需要三到四章，至于在高水平學術期刊上發表論文需要大量核心數據來支持你的論點和結論。

Engineering 論文需要這樣的模塊數據分析，因為Engineering論文無論是機械還是計算機相關的，都會有相關的畢業設計要做。就像計算機相關的論文，它會讓你做一個系統，讓你做一個小程序，讓你做一個軟件等等。然后里面會有一些相關的數據分析和相關的實驗數據，需要建立一個模塊來詳細講解。而像這樣的一個模塊，包含了一些圖，一些關鍵代碼，一些數據表等等。所以，如果工科類是論文，你就需要一個類似數據分析的模塊，如果你能做好這個模塊，你的論文的分數就會更高。

必需。寫畢業論文時，需要有數據分析。畢竟畢業論文需要達到要求，所以你需要用數據來支持你的觀點論文。一般來說，數據是由大學或公司的科研機構進行調查得到的數據，這種數據的對象一般是個人、學校、企業等。這種數據庫可以幫助研究人員降低研究成本，開拓新的研究思路。

最好不要自己分析。你最好不要自己編數據，調查分析的軟件(如果學市場營銷或者管理的話)可以用SPSS。普通人整理的數據數據分析從結果可以看出，老師不是傻子，一旦被看到，你會很難過。一般情況下，答辯時老師不會讓你演示數據分析過程，一般會問你的論文理論基礎，數據是怎么收集的(也就是通過什么渠道)，你的問卷設計，數據分析結果，得出結論，換句話說，不是學院派或者長期有經驗的人，一般都能清楚地看到整理出來的數據結果中的端倪。建議不要弄虛作假，這是學術上最鄙視和不能接受的，這是比你論文錯框更嚴重的錯誤。