一、SAS统计软件

SAS翻译成汉语是统计分析系统，具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS最新版为9.0版。

特色功能：

1.数据分析：提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。

2.统计分析：提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。

优势：

1.SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块。

2.SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。

缺点：

1.价格相对较高，对于个人用户来说相对较贵。

2.操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好。

3.对于大数据的处理和分析能力相对较强，但需要一定的技术实力。

二、SPSS统计分析软件

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。目前全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。

特色功能：

1.数据管理：可以轻松地管理数据，并进行数据清洗、变量转换、缺失值处理等操作。

2.统计分析：包括描述统计、推断统计、因子分析、聚类分析、回归分析等多种分析方法。

3.数据可视化：提供了多种数据可视化工具，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图、饼图等。

优势：

1.统计分析功能强大，支持多种数据分析方法。

2.数据管理方便，可以进行数据清洗、变量转换等操作。

3.用户界面友好，易于使用。

缺点：

1.价格较高，对于个人用户来说相对较贵。

2.可视化功能相对较弱，不够灵活。

三、Statistica统计软件

Statistica是一款功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，由美国StatSoft公司开发，适用于数据科学和人工智能等领域，但在我国用的应用不如SAS与SPSS那么普遍。它提供了一套完整的统计资料分析、图表、资料管理、应用程式发展系统。

是一款专业的统计分析软件，适用于商业、医学、生物学等领域。它提供了多种数据分析和建模功能，包括描述统计、推断统计、因子分析、聚类分析、回归分析等多种分析方法。

特色功能：

1.制图功能：能提供使用者所有需要的统计及制图程序。

2.机器学习：支持机器学习和数据挖掘等相关功能。

优势：

制图功能强大，能够在图表视窗中显示各种统计分析和作图技术

缺点：

1.对于大数据的处理和分析能力相对较弱。

2.学习曲线较陡峭，需要一定的统计学基础。

四、SPLM统计软件

SPLM统计软件是一款专业的统计分析软件，主要用于统计模型的估计和推断。它提供了多种数据分析和建模功能，适用于经济学、社会科学等领域。

特色功能：

1.统计分析：包括线性混合模型、广义线性混合模型、非线性混合模型等多种分析方法。

2.编程能力：支持编程，能够进行自动化分析和批处理。

优势：

1.灵活性强，能够处理复杂的数据结构和模型。

2.统计分析和编程能力强大，能够进行自动化分析和批处理。

缺点：

1.1999年推出3.0版后无新的产品推出。

2.对于大数据的处理和分析能力相对较弱。

五、Excel

Excel是一款广泛使用的电子表格软件，同时也是一款数据分析软件。它可以轻松地进行数据管理、分析和可视化，并且易于使用。

特色功能：

1.数据管理：可以轻松地管理数据，并进行数据清洗、变量转换、缺失值处理等操作。

2.统计分析：包括描述统计、推断统计、回归分析等多种分析方法。

3.数据可视化：提供了多种数据可视化工具，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图、饼图等。

优势：

1.用户界面友好，易于学习和使用。

2.可以进行数据管理、分析和可视化等多种操作。

3.与其他Microsoft Office软件兼容，可以轻松地进行数据导入和导出。

缺点：

1.精度相对较低，不适合进行高精度的统计分析。

2.功能相对较弱，不能满足一些高级统计分析的需求。

六、R语言

R语言是一种开源的编程语言和统计分析软件，由于其灵活性和可扩展性，在学术界和业界都得到了广泛的应用。它拥有强大的数据分析和建模功能，并且可以轻松地进行数据可视化。

特色功能：

1.数据分析：包括描述统计、推断统计、因子分析、聚类分析、回归分析等多种分析方法。

2.编程能力：R语言提供了强大的编程能力，可以进行数据处理和分析的自动化操作。

优势：

1.开源免费，适合个人用户和小型团队使用。

2.统计分析功能强大，支持多种数据分析方法。

3.编程能力强大，支持自动化操作和扩展。

缺点：

1.学习曲线较陡峭，需要一定的编程基础。

2.用户界面不够友好，需要使用命令行进行操作。

七、Python

Python是一种通用的编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和人工智能等领域。它拥有强大的数据分析和建模功能，并且可以轻松地进行数据可视化。

特色功能：

1.数据处理：有Numpy、Pandas和SciPy等基于数据处理的库和工具，它们提供了强大的数据结构和函数，可以方便地处理和分析数据。

2.统计分析：有许多统计分析的库和工具，如Statsmodels和Scikit-learn等，它们提供了多种统计分析方法，包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。

优势：

1.语法简洁清晰，易于学习和使用，同时有丰富的文档和社区支持。

2.具有强大的可扩展性，可以通过编写自己的模块和库来扩展其功能，也可以方便地集成其他语言的库和工具。

3.可以在各种操作系统和平台上运行，包括Windows、MacOS和Linux等。

缺点：

1.可能需要安装多个库和模块，比较繁琐。

2.缺乏一些专业的统计分析功能和工具。

上述是一些比较常用的数据统计分析软件，其中SPSS和SAS应用比较广泛，且数据统计分析功能十分强大，能够满足专业人士的需求。但它们也有一定的缺点，因此大家可以结合自己的专业技能水平、工作需求和使用场景来选择。