数据统计分析软件种类繁多，根据不同的需求和用户水平，可以选择以下几种主要的软件：

Excel

特点：普遍使用，功能强大，但处理大数据时速度较慢，且函数使用较为复杂。

适用人群：适合数据量较小且需要基本数据处理和可视化的用户。

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。使用相对复杂，但提供了丰富的教程和帮助文档。

适用人群：适合需要高级统计分析和数据挖掘的用户，尤其是具备一定统计学基础的用户。

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，需要具备编程基础和统计学基础。

适用人群：适合需要复杂数据分析和建模的专业用户，如数据科学家、统计学家等。

R语言

特点：开源统计软件包，包含所有的基本统计分析功能、线性和非线性模型、经典的统计检验、时间序列分析、聚类分析以及高级的作图技巧等。需要学习专门的编程语言。

适用人群：适合需要高级统计分析和数据建模的用户，尤其是学术研究和生物信息学领域的用户。

Stata

特点：统计分析软件，提供数据分析、数据管理以及绘制专业图表，功能包括线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

适用人群：适合需要复杂统计分析和数据管理的用户，尤其是经济学、社会学等领域的用户。

Python

特点：高级编程语言，拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以进行数据清洗、处理、分析和可视化。

适用人群：适合需要高级数据分析和数据科学的用户，尤其是编程能力较强的用户。

Tableau

特点：数据可视化工具，通过直观的拖拽操作，帮助用户快速创建交互式图表和仪表板。

适用人群：适合需要数据可视化和商业智能的用户。

Power BI

特点：微软提供的数据可视化工具，与Excel和其他微软产品集成良好，易于使用。

适用人群：适合需要数据可视化和商业智能的用户，尤其是微软生态系统的用户。

MATLAB

特点：数值计算和可视化软件，广泛应用于工程和科学计算领域。

适用人群：适合需要数值计算和高级数据分析和可视化的用户，尤其是工程和科研领域的用户。

EViews

特点：计量经济学观察软件，常用于经济学研究中的时间序列分析和计量经济学模型。

适用人群：适合需要进行计量经济学分析和时间序列分析的用户。

根据以上信息，用户可以根据自己的需求和技能水平选择合适的软件。对于初学者和一般用户，Excel和SPSS是不错的选择；对于需要高级分析和建模的专业用户，SAS、R语言和Python可能更合适；而对于数据可视化需求较高的用户，Tableau和Power BI可能更为适用。