数据统计可以使用多种软件进行编程，以下是几种常用的软件：
R语言
R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的统计函数和图形库，可以进行数据的清洗、处理、分析和可视化。R语言的优势在于其开源性和丰富的社区支持，同时也有许多扩展包可供使用。
Python
Python是一种通用的编程语言，也可以用于数据统计和分析。Python中有许多用于数据处理和统计分析的库，如NumPy、Pandas和SciPy。此外，Python还有强大的可视化库，如Matplotlib和Seaborn。
SAS
SAS是一种商业统计分析软件，用于数据管理、数据分析和报告生成。它提供了丰富的统计函数和分析工具，并具有强大的数据处理能力。
SPSS
SPSS是一种常用的统计分析软件，适用于社会科学、市场调研等领域。它提供了丰富的统计方法和数据处理功能，并具有友好的用户界面。
Excel
Excel是一种常见的办公软件，也可以用于简单的数据统计和分析。它提供了基本的统计函数和图表功能，适用于小规模的数据分析任务。
其他工具
除了上述软件，还有一些其他的工具可以用于数据统计，例如《WPS Office》、《Microsoft Excel》、《石墨文档》、《一同记账》、《VeryReport》、《Tableau》和《MySQL》等。
建议
选择合适的工具：根据具体的需求和数据分析的复杂程度选择合适的工具。对于简单的数据处理和可视化，Excel是一个很好的选择；对于复杂的数据分析和统计建模，R语言和Python更为适用；而对于需要高级统计方法和数据管理的任务，SAS和SPSS更为专业。
学习资源：无论选择哪种工具，都需要掌握相应的基本操作和统计知识。可以通过官方文档、在线教程和培训课程来提高自己的技能水平。