统计学专业通常学习的软件包括以下几种：

R语言

特点：开源的统计分析和数据可视化编程语言，广泛应用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域。

适用人群：适合需要高度定制化统计分析和数据探索的研究人员，尤其是数据科学家和统计学家。

Python

特点：通用的编程语言，具有简洁易读的语法，同时拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和SciPy等。

适用人群：适合初学者和有编程经验的用户，并且在数据科学领域有广泛的应用。

SAS

特点：商业化的统计分析软件，广泛应用于数据挖掘、商业智能和预测分析等领域。

适用人群：适合需要进行复杂统计分析和数据挖掘的专业人员，尤其是医学研究、金融分析等领域。

SPSS

特点：常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学和市场调研等领域，具有用户友好的图形化界面。

适用人群：适合初学者和非编程背景的用户使用。

STATA

特点：比较小巧的统计软件，采用写语法进行运算，计算结果展示较快，常用于各类科研领域。

适用人群：适合需要快速计算和结果展示的研究人员。

MATLAB

特点：数值计算环境和编程语言，主要用于技术计算，在统计学和数据分析方面也有很多应用，特别是在数学建模、信号处理和控制系统等领域。

适用人群：适合需要高效算法实现和图形化展示的用户。

EViews

特点：以时间序列分析为主，功能强大，适合经济学、金融学等领域的研究。

适用人群：适合进行时间序列分析的研究人员。

JMP

特点：具有图形化界面，操作直观，适用于质量控制和工业生产等领域。

适用人群：适合需要直观操作和图形化展示的用户。

MINITAB

特点：专业的统计软件，常用于质量控制等领域。

适用人群：适合需要质量控制和研究的人员。

建议

初学者：可以从SPSS开始学习，因为其界面友好，操作简单，适合初学者和非编程背景的用户。

进阶者：可以学习R语言和Python，这两款软件功能强大且灵活，适合需要进行复杂统计分析和数据探索的研究人员。

专业人士：可以根据具体研究领域选择SAS、STATA、MATLAB等软件，以满足不同领域的需求。