选择合适的统计数据软件取决于你的具体需求、预算以及个人偏好。以下是一些建议：

Excel

适用人群：初学者和需要快速进行基本数据分析的用户。

优点：操作简单，功能强大，易于上手，数据透视表和图表生成功能非常实用。

缺点：对于复杂的数据分析和高级统计建模，Excel的功能相对有限。

Tableau

适用人群：数据分析师和需要直观数据可视化的用户。

优点：强大的数据处理和分析能力，能够快速发现数据中的模式和趋势，创建美观的可视化报告。

缺点：需要付费购买授权，对于初学者来说可能有一定的学习曲线。

R

适用人群：需要深度数据分析和统计建模的专业人士。

优点：功能强大，具有丰富的统计分析函数库和图形绘制功能，灵活性高，适合进行高级统计分析和数据建模。

缺点：对于初学者来说学习曲线较陡峭，需要一定的编程和统计知识。

SPSS

适用人群：科研、市场调研、社会学分析等领域的用户。

优点：功能全面，操作简单，界面友好，支持多种数据文件格式，适合初学者和需要快速分析的用户。

缺点：虽然功能强大，但在某些高级统计方法和自定义选项方面可能不如R灵活。

Python

适用人群：数据科学家、分析师和需要处理大量数据的用户。

优点：语法简洁，拥有丰富的库和框架（如Pandas、NumPy和Matplotlib），灵活性高，适用于数据收集、清理、建模和可视化。

缺点：需要一定的编程基础，对于初学者来说可能有一定的学习曲线。

SAS

适用人群：大型企业和卫生机构等需要复杂数据分析和多变数统计的用户。

优点：功能强大，统计分析技术丰富，操作简单，具有自动错误修正和联机帮助功能。

缺点：学习门槛较高，适合有经验的用户。

建议

初学者：如果这是你第一次接触数据分析，Excel和SPSS可能是较好的选择，因为它们操作简单，容易上手。

中级用户：如果你需要更深入地分析数据，可以尝试R或Tableau，它们提供了更多的功能和灵活性。

高级用户：对于需要进行复杂统计建模和数据分析的专业人士，R和Python可能是更好的选择，因为它们提供了更多的自定义选项和强大的库支持。

根据你的具体需求和背景，选择最适合你的工具，可以大大提高你的数据分析效率和工作质量。