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鸿之微工业大数据分析软件，简称Panda（Processing Analyser &Notifier DAta studio），是鸿之微科技推出的面向工业、科学计算领域的数据分析、拟合和可视化软件。融合相关性分析、PCA（主成分分析）等数据分析、挖掘技术，Panda可以实现数据的清洗、探索性分析、拟合、建模等一系列功能，加快了数据分析的效率，为使用者提供快速提取有效信息、帮助分析决策，指导科学生产、优化工艺，探索数据潜在规律的有力工具。

拟合功能：

Panda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，如图1-3所示。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最好的模型，Panda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。

数据分析功能：

借助Panda，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。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（主成分分析）等方法进行模型的建立和导出。

读取曲线数据：

Panda新增读取图片中的曲线数据功能

Panda功能列表：

1. 拟合，包括线性拟合、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，包括小提琴图、多类小提琴图、柱状图、多类柱状图。

4. 离群点分析，包括Z-Score、LOF（局部异常因子）。

5. 相关分析，包括二维散点图、伪3D散点图、线性相关性热力图。

6. 自变量相关系数筛选

7. PCA建模（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

 9-13为Panda2019B版本新增功能