开源统计分析系统是指由社区支持和开发，提供统计分析功能的软件系统。这些系统通常具有用户友好的界面、强大的数据处理能力以及灵活的数据分析工具，适合各种规模的组织使用。以下是一些精选的开源统计分析系统列表：
1. R语言：R 是一种用于统计计算和图形表示的强大编程语言和环境。它提供了广泛的数据分析和可视化工具，如数据框（dataframe）、矩阵运算、时间序列分析等。R 还拥有许多第三方包，可以扩展其功能。
2. Python：Python 是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和丰富的库资源而闻名。NumPy、Pandas、SciPy 和 Matplotlib 是 Python 中最常用的几个库，分别用于科学计算、数据处理、机器学习和数据可视化。
3. Tableau Public：Tableau 是一个流行的商业分析软件，但 Tableau Public 是一个免费的开源替代品，它允许用户以交互式的方式创建和共享数据可视化。Tableau Public 提供了多种图表类型，包括条形图、折线图、散点图等，并支持自定义样式和过滤器。
4. Dask：Dask 是一个灵活的数据框架库，特别适合处理大规模数据集。它具有并行计算的能力，可以加速数据处理过程。Dask 的主要优点是它的可扩展性，可以轻松地扩展到数百个处理器。
5. Apache Spark：Apache Spark 是一个分布式计算系统，基于内存计算，非常适合处理大规模数据集。Spark 提供了丰富的数据处理和分析工具，如DataFrame API、RDD、Spark SQL等。Spark 也支持多种编程语言接口，如Scala、Java、Python等。
6. Apache Mahout：Apache Mahout 是一个基于机器学习的开源项目，旨在简化机器学习模型的训练和部署过程。Mahout 提供了一系列的预训练分类器和聚类算法，可以用于文本分类、异常检测和推荐系统等任务。
7. Apache Geopix：Apache Geopix 是一个基于地理空间数据的开源统计分析系统。它提供了一套工具，用于分析和可视化地理空间数据，如热力图、密度图、热点图等。Geopix 适用于地理信息系统（GIS）研究人员和分析师。
8. CRAN (Comprehensive R Archive Network)：CRAN 是 R 语言的一个子集，包含了 R 语言的所有核心功能和大量第三方包。CRAN 提供了一个集中的平台，使得用户可以方便地下载和安装 R 语言的各种包。
9. GNU Compile System (GCC)：GCC 是一个编译器前端，支持 C、C++、Fortran 等多种编程语言。它被广泛应用于嵌入式系统、操作系统和桌面应用程序的开发。GCC 提供了多种优化选项，可以提高代码的效率和性能。
10. GNU Binutils：GNU Binutils 是一个用于编译和构建 GNU 工具链的工具集。它包含了编译器前端（如 GCC）和其他一些工具，如汇编器（as）、链接器（ld）等。GNU Binutils 是 GNU 项目的一部分，旨在为 GNU 工具链提供一个统一的接口。
总之，这些开源统计分析系统各有特点和优势，可以根据具体需求选择适合的工具进行数据分析和可视化。随着技术的发展，新的开源统计分析系统不断涌现，为用户提供了更多选择。
