金融专业常用的软件包括以下几种：

统计分析软件

SPSS：用于数据分析和统计建模，广泛应用于各个领域，包括金融。

Eviews：主要用于经济数据的统计和分析，特别是时间序列数据。

Stata：一种“傻瓜式”的统计软件，适合初学者，广泛应用于数据分析和统计建模。

SAS：强大的统计软件，用于数据管理、高级分析、多变量分析、业务智能、犯罪调查以及预测分析等。

R：专门用于统计分析和数据可视化，具有丰富的金融分析软件包，如quantmod和PerformanceAnalytics。

MATLAB：用于数值计算和数据可视化，广泛应用于金融工程和金融建模领域。

数据处理与分析软件

Excel：用于数据处理、财务建模和预测，以及投资组合管理和风险管理等工作。

Python：用于数据分析、机器学习和数据可视化，具有简单易学、代码可读性高等特点，适合用于金融数据处理、模型建立和分析等方面。

SQL：用于管理和分析数据库，在金融行业中用于提取和处理大量的金融数据。

金融信息查询软件

Wind：用于金融信息查询，是金融领域使用频率非常高的软件之一。

Bloomberg Terminal：提供全球金融市场数据、新闻和分析工具等，对于需要实时金融市场数据和分析的金融从业者来说，是非常有价值的工具。

编程语言

Python：通用编程语言，拥有丰富的金融数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，适合数据获取、处理、分析和建模。

R：专门用于统计分析和数据可视化，具有丰富的金融分析软件包。

其他工具

VBA：用于自动化处理Excel表格，在金融领域中常用于编写宏程序，实现数据处理、报表生成和模型建立等功能。

通达信、大智慧、同花顺：在股票研究、技术分析和选股方面应用广泛，有助于投资者进行决策和操作。

建议：

Excel是金融从业者的必备工具，建议重点掌握其数据处理和分析功能。

Python和 R是金融数据分析的常用编程语言，建议至少掌握其中一种。

MATLAB在金融建模和算法开发方面非常强大，适合高级应用。

Bloomberg Terminal对于需要实时金融市场数据和分析的金融从业者来说，是非常有价值的工具。

这些软件和工具能够帮助你更好地进行数据分析、建模和决策，从而在金融领域取得成功。