開源數(shù)據(jù)分析輔助工具是指那些允許用戶免費使用、修改和分發(fā)的軟件工具。這些工具通常用于數(shù)據(jù)清洗、處理、分析和可視化，以及機器學(xué)習(xí)和人工智能的預(yù)處理任務(wù)。以下是一些受歡迎的開源數(shù)據(jù)分析輔助工具：

1. pandas：Pandas 是一個強大的數(shù)據(jù)處理庫，用于讀取、處理和存儲各種類型的數(shù)據(jù)。它提供了大量內(nèi)置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，使得數(shù)據(jù)分析變得簡單而高效。

2. numpy：NumPy 是 Python 的一個科學(xué)計算庫，提供了大量的數(shù)值操作和矩陣運算功能，可以方便地處理大型數(shù)據(jù)集。

3. matplotlib：Matplotlib 是一個用于創(chuàng)建靜態(tài)和動態(tài)圖表的Python庫。它支持多種圖表類型，如柱狀圖、折線圖、散點圖等，并且可以輕松地與其他庫（如 Seaborn）集成。

4. seaborn：Seaborn 是一個基于 matplotlib 的高級繪圖庫，提供了更高級的繪圖功能，如交互式圖表、顏色選擇器和注釋。

5. scikit-learn：Scikit-learn 是一個用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的 Python 庫，提供了各種常用的算法和模型，如分類、回歸、聚類等。

6. tensorflow/keras：TensorFlow 是一個強大的機器學(xué)習(xí)框架，支持深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。Keras 是 TensorFlow 的一個 API，專門用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

7. pyecharts：Pyecharts 是一個基于 Vue.js 的可視化庫，提供了豐富的圖表類型和定制選項，適用于商業(yè)智能和報告制作。

8. tableau：Tableau 是一個商業(yè)數(shù)據(jù)可視化工具，雖然不是開源的，但可以通過訂閱或購買許可證來使用其功能。Tableau 提供了直觀的拖拽界面，可以創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)視圖和報告。

9. dask：Dask 是一個并行計算庫，可以將計算任務(wù)分布在多個處理器上執(zhí)行，提高大數(shù)據(jù)集的處理速度。

10. apache spark：Apache Spark 是一個分布式計算框架，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集合，并提供高吞吐量的數(shù)據(jù)處理能力。

這些工具可以幫助你進行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)等任務(wù)。在選擇適合自己的工具時，可以考慮你的具體需求、項目規(guī)模和團隊熟悉程度等因素。