创建一个WEB开源数据分析统计平台是一个复杂的过程，涉及到前端开发、后端服务器搭建、数据库设计以及数据处理等多个方面。下面我将提供一个大致的步骤指南来指导您如何创建这样一个平台。
一、需求分析
1. 功能定义：明确平台需要提供哪些核心功能，例如数据收集、清洗、存储、可视化、统计分析等。
2. 用户群体：确定目标用户是谁，他们的需求和期望是什么。
3. 技术选型：根据功能需求选择合适的技术栈，如前端框架（React, Vue等）、后端技术（Node.js, Python Flask等）、数据库（MySQL, PostgreSQL等）。
二、系统架构设计
1. 前端架构：决定使用单页面应用（SPA）还是传统的Web应用。
2. 后端架构：设计RESTful API或GraphQL接口，考虑使用微服务架构。
3. 数据库设计：设计合理的数据库模型，确保数据的一致性和完整性。
4. 安全性设计：实现用户认证、权限控制、数据加密等安全措施。
三、技术选型与开发
1. 前端开发：选择合适的前端框架和技术栈进行开发。
2. 后端开发：利用选定的后端技术构建API和服务。
3. 数据库开发：设计数据库结构，并实现相关CRUD操作。
4. 数据处理：实现数据采集、清洗、转换和加载到数据库中的功能。
5. 数据可视化：开发数据可视化组件，如图表、仪表盘等。
6. 统计分析：实现各种统计算法和报告生成工具。
四、测试与部署
1. 单元测试：对每个模块编写单元测试以确保代码质量。
2. 集成测试：测试各个模块之间的交互和整体功能。
3. 性能优化：确保应用在高负载下仍能稳定运行。
4. 部署上线：选择合适的云服务提供商进行部署，并进行必要的配置。
五、维护与更新
1. 持续集成/持续交付（CI/CD）：自动化测试和部署流程。
2. 反馈循环：收集用户反馈，及时修复bug和改进功能。
3. 版本管理：跟踪和管理软件版本，确保兼容性和向后兼容性。
六、社区与支持
1. 建立文档：提供详细的开发文档、使用手册和常见问题解答。
2. 社区建设：鼓励用户参与，建立开发者社区，共享经验。
3. 技术支持：为用户提供技术支持和咨询服务。
七、法律合规性
1. 隐私保护：确保符合相关的数据保护法规，如GDPR。
2. 版权问题：处理图片、代码等资源时注意版权问题。
3. 知识产权：尊重他人的知识产权，避免侵权。
八、扩展性与可维护性
1. 模块化设计：使平台易于扩展和维护。
2. 插件化：允许第三方开发者通过插件形式增加新功能。
3. 代码复用：提高代码的重用率，降低开发成本。
总之，创建这样一个平台是一个长期的过程，需要不断学习和实践。此外，随着技术的发展，您可能需要定期更新您的技术和工具，以保持平台的竞争力。
