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A Survey of Open Source Statistical Software (OSSS) and Their Data Processing Functionalities

机译：开源统计软件（OSS）的调查及其数据处理功能

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This paper discusses the definitions of open source software, free software and freeware, and the concept of big data. The authors then introduce R and Python as the two most popular open source statistical software (OSSS). Additional OSSS, such as JASP, PSPP, GRETL, SOFA Statistics, Octave, KNIME, and Scilab, are also introduced in this paper with function descriptions and modeling examples. They further discuss OSSS's capability in artificial intelligence application and modeling and Popular OSSS-based machine learning libraries and systems. The paper intends to provide a reference for readers to make proper selections of open source software when statistical analysis tasks are needed. In addition, working platform and selective numerical, descriptive and analysis examples are provided for each software. Readers could have a direct and in-depth understanding of each software and its functional highlights.
机译：本文讨论了开源软件，自由软件和免费软件以及大数据概念的定义。 然后，作者将R和Python介绍为两个最流行的开源统计软件（OSS）。 本文还介绍了额外的OSS，如JASP，PSPP，GRETL，SOFA统计，八度音，KNIME和SCILAB，具有功能描述和建模示例。 他们进一步讨论了OSSS在人工智能应用程序和建模和基于流行的基于机器的学习库和系统的能力。 本文打算为读者提供参考，以便在需要统计分析任务时做出正确选择开源软件。 另外，为每个软件提供工作平台和选择性数值，描述性和分析示例。 读者可以直接和深入地了解每个软件及其功能亮点。

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