经验直达：
- 如何运用excel进行数据的拟合
- 如何用excel做线性拟合
一、如何运用excel进行数据的拟合
【如何用excel做线性拟合 如何运用excel进行数据的拟合】拟合趋势线 。选中绘好的曲线，按右键，选择“添加趋势线”，在“类型”中选择与这条曲线最近似的类型 ， 如：线性、对数、多项式等（其中的一个），再在这个“添加趋势线”选框中点“选项”，勾选“显示公式”和“显示R平方值”这两项，确定后趋势线做成 。这时检查R值是否接近1，如果R是1或者0.995左右（并且趋势线与绘制的曲线基本重合），表示拟合的趋势线和显示的公式基本能表示数据的对应关系 。但如果R跟1相比相差很大（或者趋势线与绘制的曲线大相径庭），就需要重新选“添加趋势线”中“类型” ， 重新拟合直到R值接近1（一定要选所有趋势线类型中R最接近1且趋势线与绘制的曲线基本重合的那个） 。
如果不能找到这样一条拟合趋势线，只能证明那些数据不能被拟合成一条回归曲线（或者说拟合的效果不好，不能较好地反映数据的变化），这是因为不是所有的任何一组数据都能找到一条完美的与之相配的回归线 。
用各种不同方法做出的拟合方程不一样的原因是：1、数据的规律性（即是上面所说的是否能很好地回归），2、每种方法是否运用得当（是否都找到最符合的拟合方程） 。如果数据的回归性好且用每一种方法都得出了正确地拟合方程的话，我想由同一数据拟合出的方程差别应该是较小的 。
当然各种方法之间本身就有一定的差异性，所以就算满足了上面所说的两个条件，做出的拟合方程也不一定完全一样 。你只要在实际中摸索实践 ， 找到一种简便有效的且最适合自己的方法 ， 就没必要每一次都用每一种方法去做，没必要也费时费力 。况且数据本身如果不是由函数直接得出（大多数情况应该都不是）的话 ， 拟合得出的方程或曲线都只是一种趋势、估算（而不是一种真实值） ， 在预测、统计方面的作用应该要大些 。
这只是我个人的看法，仅供参考 。
二、如何用excel做线性拟合
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述 ， 趋势预测和残差分析等等 。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等 。它们虽很专业 ， 但其实使用Excel就完全够用了 。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理 。注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择工具-加载宏，在安装光盘支持下加载分析数据库 。加载成功后，可以在工具下拉菜单中看到数据分析选项实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度 。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据 。这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小 。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求 。选择成对的