数学建模常用的软件可分为以下几类，根据功能和应用场景进行推荐：

一、通用数学建模软件

MATLAB

矩阵实验室核心工具，集成数值计算、符号运算、可视化及实时控制功能，适合工程、物理等领域的建模。

优势：易用性高，功能全面，适合快速开发和复杂模型实现。

Python

科学计算三剑客（NumPy、SciPy、Matplotlib）可替代MATLAB部分功能，支持数据分析、可视化及机器学习。

优势：开源免费，社区资源丰富，适合数据驱动的建模任务。

Mathematica

整合数字与符号运算，提供超过百万用户的科学计算环境，擅长网络、图像、几何等领域建模。

优势：功能强大且符号运算精度高，适合学术研究和工程计算。

SPSS

专注统计分析（描述性统计、回归分析、聚类等），搭配专业绘图系统，适合数据驱动的建模需求。

二、专业领域软件

Lingo

优化规划工具，支持非线性规划、二次规划，最多可处理300个变量和150个约束。

SAS

统计分析软件，涵盖数据管理、分析、呈现及商业智能，适合大型数据集处理。

STATA

功能强大的统计分析工具，支持时间序列、生存分析等复杂模型。

三、辅助工具与平台

CAD软件（如SolidWorks、AutoCAD）

用于几何建模、工程制图，支持三维模型创建与动画演示。

MathType

数学公式编辑器，与Word等办公软件兼容，适合公式推导和文档排版。

四、其他推荐工具

R语言：

数据科学领域首选，集成统计分析、可视化及包管理功能。

Origin：工程绘图软件，适合数据可视化需求。

选择建议

数值/工程计算：优先考虑MATLAB或Python；

统计分析：SPSS或SAS；

符号运算：Mathematica或Maple；

教学或轻量需求：Python或R；

几何建模：CAD软件。

根据具体问题类型和团队技能，可灵活组合上述工具提升建模效率。