学习统计的软件有多种，以下是一些常用的统计学习软件：

R语言

特点：R语言是一种免费的统计软件，提供了大量的统计方法和工具，适合快速完成统计分析。它还拥有庞大的开源社区和资源，便于解决遇到的问题。

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：Python是一种通用的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、功能强大等特点。它拥有丰富的统计学库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，可以进行数据处理、统计建模、机器学习等工作。

适用人群：适合初学者和有编程经验的用户，尤其在数据科学领域有广泛应用。

SPSS

特点：SPSS是一款专业的统计软件，界面友好，操作简单，适合初学者或非专业统计人员使用。它提供了丰富的统计分析方法和数据可视化功能，可以进行数据处理、描述统计、推断统计、回归分析、因子分析等。

适用人群：适合没有太多编程基础的读者，特别是社会科学和市场研究领域的学生。

SAS

特点：SAS是一种商业软件，广泛应用于统计学和数据分析领域。它具有强大的数据处理和统计分析能力，支持大规模数据的处理和分析，并且拥有丰富的统计过程。

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。

Stata

特点：Stata是一种专业的统计软件，适用于各种统计分析和数据管理任务。它拥有强大的数据处理和统计分析功能，可以进行数据整理、描述性统计、回归分析和面板数据分析等操作。

适用人群：适合各类科研领域，其高效的数据处理能力和快速的计算结果展示使得它在处理大量数据时表现出色。

MATLAB

特点：MATLAB是一种数值计算环境和编程语言，主要用于技术计算。它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。

Excel

特点：Excel是一款常用的电子表格软件，适用于数据整理、分析和可视化。虽然其功能相对有限，但对于初学者来说，Excel是一个很好的入门工具。

适用人群：适合初学者或非专业统计人员进行基本的数据处理和分析。

Origin

特点：Origin是一款专业的数据分析和图形化软件，广泛应用于科学研究和工程领域。它提供了丰富的数据处理和可视化功能，适合进行数据拟合、统计分析、曲线绘制等操作。

适用人群：适合需要进行数据分析和图形化展示的专业人员和学生。

这些软件各有特点，选择哪种软件取决于你的学习需求、专业背景以及个人偏好。对于初学者，SPSS和Excel是很好的入门工具；对于需要深入学习和进行复杂数据分析的研究人员，R语言、Python和SAS是更强大的选择。