编程数据造假可以通过以下方法进行判定：
异常数据分布
观察数据的分布情况，发现一些异常点，例如某个数据点的数值远超出正常范围，或者数据呈现出非自然的趋势，这些都可能是数据造假的迹象。使用高级分析工具如FineBI等可以更高效地进行数据监测和异常检测。
不一致的时间戳
检查数据的时间戳，看其是否符合实际情况。例如，短时间内生成大量数据，或者时间戳显示数据在不可能的时间段内被生成，这些都可能是数据造假的迹象。FineBI可以通过时间序列分析功能帮助用户检查数据的时间戳，识别异常的时间点。
内部审核和交叉验证
通过内部审核和交叉验证来防止数据造假。真实的数据通常会有多个来源和审核机制，而虚假数据可能缺乏这些机制。
代码可行性
真实的编程作品应该是可运行的，能够在相应的开发环境中正常编译和执行。如果代码无法运行或者存在编译错误，那么很可能是虚假的。
代码质量
真实的编程作品通常具备良好的代码质量，包括结构清晰、命名规范、注释完整等。而虚假的作品往往会有代码冗余、命名混乱、注释缺失等问题。
功能完整性
真实的编程作品应该具备相应的功能，并能够达到预期的效果。如果作品的功能不完整或者存在明显的缺陷，那么可能是虚假的。
可复现性
真实的编程作品应该能够在不同的环境中进行复现，并能够得到相同的结果。如果作品在其他环境中无法复现或者产生不同的结果，那么可能是虚假的。
版权问题
真实的编程作品应该遵守相关的版权法律，不侵犯他人的知识产权。如果作品存在明显的版权问题或者抄袭行为，那么很可能是虚假的。
法律依据
根据《中华人民共和国刑法》第二百八十六条，违反国家规定，对计算机信息系统中的在线数据进行删改或制造虚假信息，且导致严重后果的，将被认定为犯下破坏计算机信息系统罪，并依法判处五年以下有期徒刑或拘役；若行为人的犯罪行为给社会带来了极其严重的后果，将面临更为严厉的惩罚，即五年以上有期徒刑。
通过以上方法，可以较为全面地判定编程数据是否存在造假行为。建议在实际操作中结合多种方法进行综合分析，以提高判定的准确性。