1.spss
优点：操作简单；缺点：功能有限
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）,SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
2.SAS
优点： 功能强大而且可以编程； 缺点：较难掌握
SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）,是一个模块化、集成化的大型应用软件系统,它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。SAS把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。SAS,功能强大，统计方法齐,使用简便，操作灵活且提供联机帮助功能。
3.STATA
优点： Stata提供完整的语言和模块编程。 缺点：当一个数据文件超越
计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它
STATA是 Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。其功能强且友善。有下拉式菜单，也可以写指令，介乎SPSS和SAS之间。
4.R
优点：功能强大，R完全开源，可以自己写代码优化；缺点：编写自定义函数需要深厚的编程知识来确保正确性。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。
5.SQL
优点：功能强大，使用范围广；缺点：能运行在微软的windows平台，没有丝毫的开放性可言，实施和共存模型并不成熟， 稳定性不够。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，结构化查询语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
6. Python
优点：入门快,简单 功能强大 ；缺点： 运行速度较慢，国内市场较小，中文资料匮乏，构架选择太多
Python, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python[1]已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。就数据方面来说，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，可以C实现并行化。
内容来源：marcpoint微博
优点：操作简单；缺点：功能有限
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）,SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
2.SAS
优点： 功能强大而且可以编程； 缺点：较难掌握
SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）,是一个模块化、集成化的大型应用软件系统,它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。SAS把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。SAS,功能强大，统计方法齐,使用简便，操作灵活且提供联机帮助功能。
3.STATA
优点： Stata提供完整的语言和模块编程。 缺点：当一个数据文件超越
计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它
STATA是 Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。其功能强且友善。有下拉式菜单，也可以写指令，介乎SPSS和SAS之间。
4.R
优点：功能强大，R完全开源，可以自己写代码优化；缺点：编写自定义函数需要深厚的编程知识来确保正确性。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。
5.SQL
优点：功能强大，使用范围广；缺点：能运行在微软的windows平台，没有丝毫的开放性可言，实施和共存模型并不成熟， 稳定性不够。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，结构化查询语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
6. Python
优点：入门快,简单 功能强大 ；缺点： 运行速度较慢，国内市场较小，中文资料匮乏，构架选择太多
Python, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python[1]已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。就数据方面来说，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，可以C实现并行化。
内容来源：marcpoint微博
