SPSS

特点：历史悠久，学术传承，操作简单，界面友好，功能全面，支持多种数据格式导入和导出。

适用领域：社会科学、市场研究、医学、商业等领域的数据分析。

SAS

特点：最早用于农业研究分析，提供从描述性统计到实验设计、相关分析、回归分析、时间序列分析等多种推断性统计分析过程。学习曲线相对较长，但功能强大。

适用领域：大数据处理、医学统计等需要复杂数据分析的领域。

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。

适用领域：统计建模、机器学习、生物统计等领域的数据分析。

Stata

特点：提供数据分析、数据管理以及绘制专业图表，具有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。绘制的统计图形相当精美，尤其是在meta分析中。

适用领域：数据分析、数据管理、统计图形绘制等。

Eviews

特点：入门比较简单，尤其是处理时间序列数据很方便，既可以通过菜单操作，也可以通过编写程序操作。

适用领域：时间序列数据分析等。

Excel

特点：功能强大的电子表格软件，数据处理能力和图表展示功能非常好用，适合日常工作中最常用的数据分析工具之一。

适用领域：数据处理和初步分析，适合非专业统计人员使用。

Python（及其相关库）

特点：灵活性高，可以轻松集成各种数据处理和分析流程，拥有强大的数据科学生态系统，支持大规模数据处理。Pandas库提供了fillna（）方法来填充缺失值，NumPy库可以用于数值计算和处理缺失值，scikit-learn库中的SimpleImputer类可以进行均值、中位数、众数填充。

适用领域：数据科学、机器学习、深度学习等领域的数据分析。

建议

选择合适的统计软件应根据具体需求、数据类型、个人或团队的技能水平以及预算等因素进行综合考虑。对于初学者和非编程用户，SPSS和Excel是较好的选择，因为它们操作简单且功能全面。对于需要深度分析和建模的研究人员，R语言和Python及其相关库可能更为合适。SAS则适合处理大规模数据集和需要复杂统计分析的场景。