统计学专业需要掌握以下几种软件：

R语言

特点：开源的统计分析和数据可视化编程语言，广泛应用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域。

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：通用的编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy和SciPy），使得统计学家能够灵活且高效地进行数据探索和分析。

适用人群：适合所有统计学专业人员，特别是初学者和需要处理大规模数据的研究人员。

SAS

特点：商业化的统计分析软件，广泛应用于数据挖掘、商业智能和预测分析等领域。具有强大的数据处理和分析能力，并提供了一套完整的统计分析工具。

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。

SPSS

特点：常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学和市场调研等领域。提供了丰富的统计分析方法和数据可视化功能，并且具有用户友好的图形化界面。

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。

STATA

特点：比较小巧的统计软件，采用写语法进行运算，计算结果展示较快，常用于各类科研领域。

适用人群：适合需要进行数据处理和统计分析的科研人员和学生。

MATLAB

特点：高级编程语言和交互式环境，主要用于技术计算。在统计学专业中，可以用于编写算法和进行数学计算。

适用人群：适合进行数学建模、信号处理和控制系统等领域的研究人员。

Excel

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

适用人群：适合初学者和需要快速进行基本数据处理和分析的人员。

建议

R语言和Python是统计学专业的必备软件，建议重点学习和掌握。

SAS适合需要进行复杂统计分析和数据挖掘的专业人员。

SPSS适合初学者和非专业统计人员，特别是社会科学和市场研究领域的学生。

STATA适合科研领域的研究人员，特别是处理大量数据时。

MATLAB适合进行数学建模和信号处理等领域的研究人员。

Excel适合初学者进行基本的数据处理和分析。

根据以上建议，可以根据个人的兴趣和职业规划选择合适的软件进行深入学习。