根据不同的使用场景和技能水平，统计软件的选择可分为以下几类推荐及适用场景：

一、初学者推荐

Excel

操作简单、免费易用，基础统计功能完善（如排序、筛选、图表绘制）。

支持数据导入导出（.xlsx、.csv等格式），适合小规模数据整理。

SPSS

提供描述性统计、回归分析、聚类分析等常用功能，界面直观，适合社会科学研究和医学领域。

二、进阶与专业需求

R语言

开源免费，适合高级统计建模（如线性模型、时间序列分析）和机器学习。

拥有丰富的包（如`mice`、`missForest`）支持复杂数据分析。

Stata

专为学术研究设计，擅长面板数据分析、回归分析及meta分析，图形输出美观。

SAS

功能全面，涵盖数据管理、高级统计分析及商业智能，适合大型数据集和复杂场景。

三、特定场景工具

Python：

通过Pandas、NumPy等库实现数据处理与分析，适合数据科学和机器学习。

EViews：擅长时间序列分析，操作便捷，适合经济学领域。

Excel插件：如“数据统计系统”提供快速统计、分类汇总等功能，适合日常办公需求。

四、选择建议

优先级排序：

基础需求选Excel，专业分析选R或Stata，大规模数据选SAS。

技能提升：

初学者可通过在线课程掌握SPSS或Excel高级功能，逐步过渡到R或Python。

结合场景：

例如医学研究可先用SPSS进行初步分析，再结合R进行深度建模。

建议根据具体需求（如数据规模、分析复杂度、预算等）和个人技能水平进行选择，必要时可结合使用多种工具。