统计学专业通常学习的软件包括以下几种：

R语言

特点：开源、免费，广泛应用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域。

应用：提供了丰富的统计分析和数据可视化功能，拥有庞大的开源社区支持。

Python

特点：通用编程语言，简洁易读，拥有强大的科学计算库如NumPy、Pandas和SciPy等。

应用：适用于数据分析和机器学习，灵活且高效地进行数据探索和分析。

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。

应用：拥有强大的数据处理和分析能力，提供了一套完整的统计分析工具。

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。

应用：提供了丰富的统计分析方法和数据可视化功能，具有用户友好的图形化界面。

Stata

特点：专业的统计软件，适用于各种统计分析和数据管理任务。

应用：可以进行数据整理、描述性统计、回归分析和面板数据分析等操作。

MATLAB

特点：数值计算环境和编程语言，主要用于技术计算。

应用：在统计学和数据分析方面有很多应用，特别是在数学建模、信号处理和控制系统等领域。

EViews

特点：以时间序列分析为主，功能强大，适合经济学、金融学等领域的研究。

应用：主要用于经济数据的统计分析和预测。

JMP

特点：具有图形化界面，操作直观，适用于质量控制和工业生产等领域。

应用：适用于数据分析和统计建模。

MINITAB

特点：统计软件，常用于质量控制等领域。

应用：适用于统计分析和数据管理。

Excel

特点：虽然不是专门的统计软件，但具备很多统计计算功能。

应用：对统计学专业的学生来说也很常用。

建议

R语言和 Python是统计学专业最常用的编程语言，建议重点学习和掌握。

SAS和 SPSS适合需要快速上手和图形化操作的用户，可以根据具体需求选择学习。

Stata和 MATLAB适合需要深度定制和复杂模型的用户，可以根据研究方向选择学习。

EViews和 JMP适合特定领域的应用，如经济学和金融学，可以根据兴趣选择学习。

Excel作为基础工具，适合进行简单的统计计算和数据整理。