Data Studio

Data Studio 包含强大的线性拟合、多项式拟合、非线性拟合功能、适用于各类基本初等函数，以及相对复杂的 Gaussian 函数、Gamma 函数、Richards 函数等。其内置多种拟合函数，包含针对 2D  模型的11类、68种内置函数，以及针对 3D 模型的7类、25种内置函数。此外，用户可以根据自身需求，新建并保存自定义Python函数并进行数据拟合。拟合过程中，用户选取模型后，可以自定义设置拟合的初始参数，拟合后可以在“详细”页面查看拟合参数、均方误差、相关系数等参数并导出到文件。为便于使用者在近百种函数中迅速找到拟合效果更好的模型，Data Studio 提供的曲线搜索功能可以自动采用所有模型分别对数据进行拟合，并根据拟合的均方误差值对模型优劣进行排序，如图4所示。

图1 数据拟合内置2D函数（动图）

 图2  2D 拟合结果展示（动图）

 图3  拟合曲线积分计算展示

图4 曲线搜索功能（动图）

借助 Data Studio，可以通过检查及删除离群点、检查线性相关性筛选自变量的方式进行数据清洗。利用 Lowess,Savitzky-Golay 算法对曲线光滑处理。并利用小提琴图、多类小提琴图、柱状图等图表分析数据点分布，快速了解数据概况。通过二维散点图、伪 3D 散点图、线性相关性热力图可视化分析数据的相关性。以及利用 PCA，LDA 等方法进行模型的建立和导出。

图5 曲线光滑

图6 相关性分析： a）伪3D散点图、b）线性相关性热力图

数据概况分析：a）小提琴图、b）柱状图

图7 LDA建模

读取图片中的曲线数据功能，手动选择和自动选择数据点。

图8读取曲线数据

1. 曲线拟合，线性拟合、多项式拟合、基本函数拟合、非线性拟合，拟合后可查看拟合参数、均方误差、相关系数等并导出到文件。

2. 曲线搜索，自动采用所有模型分别对数据进行拟合，按均方误差值对模型优劣进行排序。

3. 数据概况分析，小提琴图、多类小提琴图、柱状图、多类柱状图。

4. 离群点分析，Z-Score、LOF（局部异常因子）。

5. 相关分析，二维散点图、伪3D散点图、线性相关性热力图。

6. 自变量筛选，相关系数筛选。

7. 建模，PCA（主成分分析）。

8. 自定义python函数拟合。

9. 读取pdf文件中的表格。

10. 读取图片中曲线数据。

11. 读取Mysql 数据库。

12. 读取mat 格式文件。

13. Pearson,Spearman,Kendall 相关系数计算。

14. 读取图片中曲线数据自动识别数据点功能。

15. 表格基本操作与运算。

16. 处理数据中空值。

17. 拟合后计算拟合函数值，导数，积分。

18. LDA降维分析。

19. 计算数据基本统计信息。

20. 曲线光滑功能：Lowess，Savitzky-Golay算法。

14-20为当前版本新增功能。