毕业论文数据太差

毕业论文数据不佳时，你可以考虑以下几种策略来改善你的数据质量和分析结果：

去除异常值，这些值可能会扭曲分析结果。

填补缺失值，可以通过插值法或均值填补等方法。

数据标准化，以消除不同量纲的影响。

使用外部数据源，如公共数据库或行业报告，来补充数据。

如果可能，重新收集数据，设计新的实验或调查问卷。

使用鲁棒性较强的分析方法，如稳健回归或决策树。

考虑使用不同的统计方法或增加数据清洗步骤。

根据数据的实际情况，适当调整研究问题或假说。

如果数据不足以支持结论，寻找其他相关证据。

向导师或相关领域的专业人士寻求建议和帮助。

检查是否有必要删除某个测量题目。

确认数据收集过程中是否有问题，如被试作答的混乱情况。

确保实验设计合理，数据可靠，分析过程合理。

如果数据丢失，与导师讨论如何将数据丢失纳入研究。

即使数据不佳，如果论文结构清晰，思路明确，仍然可以写出好的论文。

请记住，与导师的沟通非常重要，他们可以提供宝贵的指导和建议。如果数据问题无法通过上述方法解决，可能需要重新考虑你的研究方向或方法。