金融专业中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：数值计算和数据可视化的专业软件，广泛应用于金融工程和金融建模，具有强大的金融工具箱。

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。Python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。

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。

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。

其他工具

SQL：用于管理和查询关系型数据库，对于金融学生来说，掌握SQL对于处理和分析金融数据至关重要。

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：作为金融专业学生的基础工具，建议熟练掌握其数据处理和分析功能。

Python：由于其易学性和强大的数据分析库（如Pandas和NumPy），建议重点学习和应用。

R：适合进行高级统计分析和数据可视化，尤其是处理大量金融数据时。

MATLAB：适合进行金融建模和数据分析，尤其是金融工程和金融建模领域。

Wind：对于需要获取实时金融信息和数据的金融专业学生，建议学习和使用。

这些软件将帮助金融专业学生更好地进行数据分析、建模和预测，从而提高其在金融领域的竞争力。