在论文写作中假若木有现成的数据，可采纳以下几种方法：

1. 收集数据：自身设计实验或调查，通过实地采集、问卷调查、在线爬取等方法获取数据。

2. 公开数据集：利用现有的公开数据集，如Kaggle、UCI等平台上的数据集以支持你的研究。

3. 合成数据：通过模拟或生成合成数据以验证你的算法或模型。

以下是具体步骤：

1. 确定研究需求：明确论文的研究目的和所需数据类型。

2. 查找现有资源：搜索相关领域的公开数据集或文献，理解是不是有可用的数据。

3. 创建数据集：

- 设计实验方案，实行实地调查或实验。

- 通过问卷调查收集使用者数据。

- 利用网络爬虫抓取所需数据。

4. 数据预解决：对收集到的数据实清洗、标注和格式化，以满足研究需求。

5. 数据合成：

- 利用生成对抗网络（GAN）等算法生成数据。

- 利用已知数据模型模拟生成数据。

6. 数据验证：确信数据的真实性和可靠性，对数据实行统计分析，验证其是否合研究请求。