1、 首先，origin在数据拟合方面提供了非常大的功能，一般我们用的最多的几项包括：线性拟合、多项式拟合、以及非线性拟合等等，可能有些科研工作者根据具体需要还会用到自定义拟合。在此我们需要由浅入深，先介绍多的较多的，同时简单一点的线性拟合。具体过程如下：第一，我们导入两组数据，如图（1）所示的单调递增和单调递减数据。
2、第二，我们分别对两组数据单独做图，得到如图（2）所示的graph。做出图形后我们需要对这两组数据分别进行线性拟合，步骤是：analysis→fitting→linear fit→Ok,然后我们就能得到如图（3）所示的结果，从这个结果graph中可以看到，生成的红线是理论拟合的数据，具体生成的数据可以在Book文件中找到，如图红箭头所示，然后得到的a,b的值分别为截距和斜率，这样我们就得到了这个单调递减的线性拟合结果。
3、第三，同样的步骤方法，对单调递增的数据进行拟合，最后可以得到如图（4）所示的结果，最后可以通过把理论拟合得到的数据和实验结果得到的数据画在一个图中，如黑线和蓝线所示的那样代表理论拟合的结果，同时这个结果可以通过两个线性的数学表达式具体反映出来。这样我们就得到了两个单调递增和单调递减的线性拟合结果，对于多项式和非线性拟合过程我们会在以后的经验中慢慢教会大家。
