统计学专业需要学习的软件有以下几种：

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。

R语言

特点：R语言是一种开源的统计分析和图形化编程语言，具有强大的数据处理和统计分析能力。它拥有丰富的统计分析函数库和图形绘制能力，支持多种数据格式，包括矩阵、数组、数据框等。R语言还有强大的数据处理和数据可视化功能，适合进行数据清洗、统计分析和结果展示。

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，广泛应用于统计学和数据分析领域。它具有简单易学、代码可读性高、功能强大等特点，拥有丰富的统计学库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。Python可以进行数据处理、统计建模、机器学习等工作，是一种非常灵活和全面的编程语言。

适用人群：适合初学者和有编程经验的用户使用，并且在数据科学领域有广泛的应用。

Stata

特点：Stata是一款专业的统计分析软件，拥有强大的数据处理和分析能力。它常用于各类科研领域，尤其是在需要快速计算结果的情况下。

MATLAB

特点：MATLAB虽然主要用于数学计算和算法开发，但在统计学专业中也有广泛应用。它是一款功能强大的数学软件，适用于复杂的统计建模和数据分析。

适用人群：适合需要高效算法实现和图形化展示的用户。

建议

初学者：建议从SPSS开始学习，因为它的界面友好，操作简单，容易上手。

进阶者：在掌握SPSS的基础上，可以学习R语言和Python，这两者在数据处理和统计分析方面都非常强大且灵活。

专业研究人员：如果涉及到复杂的数据挖掘和统计分析，建议学习SAS和MATLAB，以满足更高层次的需求。

根据以上建议，你可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的软件进行学习。