数据统计软件种类繁多，根据不同的需求和用户群体，可以选择以下几种常见的软件：

Excel

特点：由微软公司出品的一款表格型数据统计分析软件，功能强大，简单易用，适用于各种规模的数据处理和分析。

适用场景：适用于个人用户、初学者以及需要基本数据处理和图表制作的用户。

SPSS

特点：专业的数据统计软件，提供丰富的统计方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析等，操作简单但需要一定的统计学基础。

适用场景：适用于社会科学、市场研究、商业分析等领域的用户，尤其是需要复杂统计分析的项目。

SAS

特点：全球最知名的数据统计软件之一，提供大量的统计分析方法，包括高级统计方法和机器学习，使用门槛较高，但功能强大。

适用场景：适用于需要高级统计分析和数据挖掘的专业用户，如研究机构、大型企业等。

Tableau

特点：流行的数据可视化工具，能够将复杂的数据转化为直观易懂的可视化图表，支持多种数据源和实时数据更新。

适用场景：适用于数据分析专家和普通用户，通过直观的图表和仪表盘展示数据，帮助用户发现数据中的模式和趋势。

R

特点：强大的统计分析编程语言，广泛应用于数据分析和数据科学领域，具有灵活的编程环境和丰富的统计库。

适用场景：适用于数据科学家和高级用户，需要进行复杂的数据分析和建模。

Python

特点：通过各种统计库（如NumPy、Pandas、SciPy等）进行数据分析，具有强大的编程能力和丰富的数据处理功能。

适用场景：适用于数据科学家和高级用户，需要进行大规模数据处理和统计分析。

FineBI

特点：企业数据分析的利器，提供强大的数据处理能力和丰富的图表类型，适合处理大规模数据集并生成高度自定义的报表。

适用场景：适用于企业用户，需要进行综合的数据分析和可视化。

Power BI

特点：由微软推出的商业智能工具，支持多种数据源的连接，提供丰富的可视化组件，支持数据的实时更新和共享。

适用场景：适用于企业用户，需要进行数据的可视化和分析，提高决策效率。

Minitab

特点：提供一套综合的机器学习、统计分析和过程改进工具，易用性极佳，适合各种企业和机构。

适用场景：适用于需要统计分析和过程改进的机构和用户。

根据以上信息，可以根据具体需求选择合适的软件。对于初学者和需要基本数据处理的用户，Excel是一个很好的选择；对于需要复杂统计分析的专业用户，SPSS、SAS或R可能更合适；对于需要进行数据可视化和商业智能分析的用户，Tableau和Power BI是理想的选择；对于企业用户，FineBI和Minitab提供了更为全面的数据分析解决方案。