。
一、统计数据采集
1. Scrapy：两个Python架构，能加速高效率地从中文网站上抽出形式化统计数据。
2. BeautifulSoup：两个Python库，能将HTML或XML文件文件格式导出为树型内部结构，以期抽出所需的重要信息。
3. Selenium：两个智能化测试辅助工具，能透过演示使用者操作方式来抽出Web上的数据。
二、统计数据冲洗
在展开统计数据挖掘以后，须要对原始统计数据展开冲洗、切换、资源整合和复原。下列是许多常用的统计数据冲洗辅助工具：
1. OpenRefine：两个开放源码辅助工具，能加速高效率地清扫和切换小型统计数据集。
2. Trifacta：两个使用者端服务项目，能自动检测和纠偏常用的统计数据产品质量难题。
3. DataWrangler：两个完全免费的新浪网辅助工具，能加速高效率地清扫和切换统计数据。
三、统计数据切换
在展开统计数据挖掘以后，须要将原始统计数据切换为可用于可视化和预测的文件格式。下列是许多常用的统计数据切换辅助工具：
1. Pandas：两个Python库，能处置和操作方式小型统计数据集。
2. Apache Spark：两个并行计算架构，能处置小规模统计数据集。
3. Talend：两个开放源码辅助工具，能智能化ETL（抽出、切换、读取）业务流程。
四、eval
文档是一类常用的统计正则表达式，须要展开特定处置就可以展开预测。下列是许多常用的eval辅助工具：
1. NLTK：两个Python库，能展开自然语言处置和文档挖掘。
2. Gensim：两个Python库，能展开主题可视化和文件文件格式相似性预测。
3. Stanford CoreNLP：两个Java库，能展开命名实体识别、情感预测等任务。
五、图像处置
图像是一类常用的统计正则表达式，须要展开特定处置就可以展开预测。下列是许多常用的图像处置辅助工具：
1. OpenCV：两个开放源码计算机视觉库，能展开图像处置和预测。
2. TensorFlow：两个深度学习库，能展开图像分类、目标检测等任务。
3. Keras：两个高级神经网络API，能加速构建和训练深度学习模型。
六、时间序列预测
时间序列是一类常用的统计正则表达式，须要展开特定处置就可以展开预测。下列是一些常用的时间序列预测辅助工具：
1. Statsmodels：两个Python库，能展开时间序列可视化和预测。
2. Prophet：两个由Facebook开发的开放源码库，能展开时间序列预测。
3. ARIMA：一类常用的时间序列可视化方法，能用作预测未来值。
七、统计数据可视化
统计数据可视化是将统计数据切换为图形或图表以期于理解和预测的过程。下列是许多常用的统计数据可视化辅助工具：
1. D3.js：两个JavaScript库，能创建交互式和动态的统计数据可视化。
2. Matplotlib：两个Python库，能创建静态和交互式的统计数据可视化。
3. Tableau：两个商业化辅助工具，能创建高级的统计数据可视化和仪表板。
八、大统计数据处理
大统计数据处置是指处置具有大量、高速、多样性等特征的统计数据集。下列是许多常用的大统计数据处置辅助工具：
1. Hadoop：两个并行计算架构，能处置小规模形式化和非形式化统计数据。
2. Spark：两个加速通用的计算引擎，能在内存中运行小规模统计数据集。
3. Hive：两个基于Hadoop的统计数据仓库，能展开SQL查询和预测。
九、人工智能
人工智能是一类用作演示和扩展人类智能的技术。下列是许多常用的人工智能辅助工具：
1. TensorFlow：两个由Google开发的深度学习架构，能展开图像识别、语音识别等任务。
2. Keras：两个高级神经网络API，能加速构建和训练深度学习模型。
3. PyTorch：两个由Facebook开发的深度学习架构，能展开自然语言处置、图像处置等任务。
十、总结
本文介绍了统计数据采集与预处置辅助工具的相关内容，包括统计数据采集、统计数据冲洗、统计数据切换、eval、图像处置、时间序列预测、统计数据可视
