论文是展现研究成果、推动知识发展的重要工具。而在撰写论文的过程中，数据的使用和呈现往往被视为衡量论文质量的关键指标。那么，写论文是不是一定要有数据支撑才好呢？这个问题并没有绝对的答案，因为它取决于论文的研究领域、目的以及所采用的方法论。

在许多科学领域，如物理学、生物学、经济学等，数据是支撑论点的基石。通过实验或观察获得的数据能够客观地反映现象的本质，为研究者提供实证支持。数据不仅能够帮助读者理解研究的深度和广度，还能够增强论文的说服力和可信度。在这些领域，没有数据支撑的论文往往难以被学术界认可。

然而，并非所有领域的研究都需要或适合使用数据支撑。例如，在哲学、文学批评或历史研究等领域，论文的价值更多地体现在对文本、观念或历史事件的深入分析和解读上。在这些领域，研究者可能更多地依赖逻辑推理、文本分析和理论构建来阐述观点，而不是依赖数据。

实际上，数据支撑的研究和非数据支撑的研究并非互相排斥，而是可以相互补充的。在跨学科的研究中，研究者可能需要结合数据分析和理论探讨来全面阐述问题。例如，在社会学研究中，虽然数据可以展示社会现象的数量关系和趋势，但对这些数据的解释和分析则需要依赖理论框架和逻辑推理。

综上所述，写论文是否需要有数据支撑并非一成不变。这取决于研究的具体领域、目的和方法论。在某些领域，数据是不可或缺的；而在另一些领域，则可能更多地依赖非数据的研究方法。无论如何，重要的是确保研究方法的科学性和合理性，以及论点的逻辑性和说服力。