这个问题的答案并不是绝对的。虽然在很多领域，数据是支撑研究论点的重要依据，但是并不是所有毕业论文都需要数据。对于一些理论性较强的学科，如哲学、文学等，毕业论文更多的是对理论的探讨和思辨，数据并不是必须的。
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。
毕业论文不一定要有数据。毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
毕业论文的主要目的是考察学生的研究能力、创新能力和综合运用能力，同时也是对学生知识储备和实践能力的考核。具体来说，毕业论文需要达到以下几个目的： 展示研究成果：毕业论文是对学生整个大学阶段学习的总结和展示，需要展示学生在特定领域的研究成果和成就。
大学生撰写毕业论文的目的 是对学生的知识相能力进行一次全面的考核。是对学生进行科学研究基本功的训练，培养学生综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，为以后撰写专业学术论文打下良好的基础。
毕业论文对于学生来说是非常重要的，是检验学生在校期间全面运用所学基础专业知识与技能，对实际问题进行研究或者设计的综合性审阅。毕业论文实际上也是在检验学生的独立工作能力、分析解决问题的能力、创新能力以及科学精神。
论文数据处理方法主要包括：数据统计、数据分析和数据可视化。数据统计 数据统计是对收集到的数据进行整理和归纳的过程。在论文中，数据统计是数据处理的基础环节。它主要包括数据的收集、分类、录入和初步分析，为后续的数据分析提供准备。
论文数据的分析处理方法有很多种，以下是一些常见的方法：描述性统计分析：这是最基本的数据分析方法，包括计算平均值、中位数、众数、标准差等统计量，以了解数据的基本情况。探索性数据分析：通过图形和图表来直观地展示数据的分布和关系，帮助研究者发现数据中的模式和趋势。
数据清洗：这是数据处理的第一步，主要是去除数据中的噪声和异常值，包括处理缺失值、重复值、错误值等。数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如数值化、标准化、归一化等。数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。这可能涉及到数据的选择、合并、转换等操作。
数据收集与处理 数据备份：在开始数据处理之前，务必备份原始数据。这有助于在数据丢失或处理错误时能够及时恢复原始数据。数据清洗：对原始数据进行清洗，删除无效数据、填补缺失值、解决异常值等，以确保数据的准确性和一致性。
1、数据分析：首先，你需要选择合适的数据分析方法来处理你的数据。这可能包括描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、方差分析等。你应该清楚地解释你选择这些方法的原因，并详细描述你的分析过程。此外，你还应该提供你的分析结果，包括所有的表格、图表和图形。
2、在学术论文中，数据分析与结果处理是至关重要的环节，使用SPSS软件进行这些操作。首先，理解SPSS的分析原理是基础。对于问卷数据，建议采用五级单因素的李克特量表，确保数据准确无误，需剔除无效问卷。
3、在学术论文中，实验数据分析方法有很多种。以下是一些常见的方法：描述性统计分析：这种方法用于总结和描述数据的主要特征，如均值、中位数、标准差等。它可以帮助研究者了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供基础。推断性统计分析：这种方法用于从样本数据中推断总体的特征。
4、描述性统计分析 此方法用于概括数据的集中趋势和离散程度，包括均值、中位数、标准差等指标。研究者通过描述性统计可以快速掌握数据的基本情况，为进一步的统计推断提供依据。 推断性统计分析 推断性统计涉及从样本数据中推断总体特征。
5、数据分析方法：选择合适的数据分析方法来处理你的研究数据。这可能包括描述性统计分析、推断性统计分析、相关性分析、回归分析等。确保你了解所选方法的假设和限制，并在必要时进行调整。结果解释和讨论：对你的研究结果进行解释和讨论，以确定它们是否支持你的研究假设。