数字统计软件种类繁多，根据不同的需求和场景，可以选择合适的软件来进行数据分析。以下是一些常见的数字统计软件：
Microsoft Office Excel
Excel是一款功能强大的电子表格软件，虽然不像专业的统计软件那样涵盖各种复杂的分析方法，但其数据处理能力和图表展示功能也非常好用。同时，Excel也是很多人日常工作中最常用的数据分析工具之一。
SPSS
SPSS是一款专业的统计软件，界面简洁易用，功能强大。它可以进行多种统计分析，包括描述性统计、方差分析、T检验、回归分析等，适合于各个领域的数据分析和研究。
SAS
SAS也是一个广泛应用的统计分析软件，其特点是对大数据处理能力强，同时支持多种分析方法，包括线性回归、logistic回归、生存分析等。SAS的使用门槛较高，需要具备一定的编程基础和统计学基础。
R语言
R语言是一个免费的开源统计软件，拥有丰富的统计分析函数和图形工具，包括描述性统计、方差分析、聚类分析等。R语言可以通过编程进行高度定制化，适合于需要进行复杂数据分析研究的人员使用。
STATA
STATA是一个全面的统计分析软件，拥有丰富的数据处理和图表展示的工具，可进行数据管理、描述性统计、回归分析、生存分析、多层次模型等多种分析方法。
Python
Python作为数据科学领域的“万能钥匙”，拥有丰富的子库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等），能够进行数据清洗、统计分析、构建机器学习模型。其简洁的语法和高效的性能，使其成为数据分析与处理的首选。
Datainside
Datainside是一个数据中心低代码搭建平台，个人用户免费使用，适合快速搭建数据分析和应用。
Excel/WPS表格
作为最基础且广泛使用的数据处理工具，Excel/WPS表格以其强大的数据整理、统计分析和可视化等功能，成为无数人的日常利器。
BDP个人版
BDP个人版偏向数据可视化分析，图表类型有30多种，适合数据小白使用，有多表关联、追加合并等合表处理功能。
MARLAB
MARLAB用于建立统计与数学模型，但比较难学，很难上手。
hihidata
hihidata是一个比较小众的数据分析工具。
根据以上信息，可以根据具体需求选择合适的数字统计软件。对于初学者和日常办公使用，Excel和WPS表格是很好的选择；对于需要复杂统计分析和建模的专业用户，SPSS、SAS、R语言和STATA是更强大的工具。而Python则适合进行高级数据分析和数据科学项目。