考研时，选择合适的统计软件可以提高数据处理和分析的效率。以下是一些建议的统计软件：
Excel
特点：Excel是微软公司发布的OFFICE三剑客之一，功能强大，适合数据整理、初步数据清洗、数据可视化以及配合插件进行高级数据分析，如随机森林模型等。
适用场景：适用于需要处理大量数据并进行基本统计分析的场景，尤其是当数据量不是特别大时，Excel是一个非常好用的工具。
SPSS
特点：SPSS（IBM SPSS Statistic）是一款世界上最普及的统计分析软件之一，具有图形化的操作界面和强大的统计分析功能，支持描述性统计、一般线性模型、相关分析、回归分析、聚类分析、生存分析、时间序列分析等。
适用场景：适用于各个领域的数据分析，尤其是当用户对统计分析不太熟悉时，SPSS的简单易懂和强大功能使其成为很好的选择。
Origin
特点：Origin是一款专业的数据分析和绘图软件，广泛应用于科学研究和工程领域，支持数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化。
适用场景：适用于需要绘制复杂图表和进行高级数据分析的场景，尤其是当数据需要精确的图形化展示时。
Python
特点：Python是一款广泛应用于数据科学、人工智能、机器学习等领域的编程语言，具有简洁的语法和丰富的统计分析库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等。
适用场景：适用于需要进行复杂数据分析和编程的场景，尤其是当需要高度定制化数据分析时，Python是一个非常好的选择。
R语言
特点：R语言是一款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，支持描述性统计、方差分析、聚类分析等，可以通过编程进行高度定制化。
适用场景：适用于需要进行复杂数据分析和编程的场景，尤其是当需要高度定制化数据分析时，R语言是一个非常好的选择。
STATA
特点：STATA是一款全面的统计分析软件，拥有丰富的数据处理和图表展示工具，支持数据管理、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。
适用场景：适用于需要进行经济统计或金融统计的场景，尤其是当需要处理大量数据时，STATA是一个非常好的选择。
MATLAB
特点：MATLAB是一款功能强大的数学软件，广泛应用于工程、物理、计算机科学等领域，具有丰富的函数库、图形化界面、代码编辑器和易于学习的特点。
适用场景：适用于需要进行复杂数学计算和图形化展示的场景，尤其是当数据量较大且需要高效计算时，MATLAB是一个非常好的选择。
Maple
特点：Maple是一款功能强大的数学软件，适用于符号计算、数值计算、图形处理等多个领域，具有强大的符号计算能力、丰富的函数库、图形化界面和代码编辑器。
适用场景：适用于需要进行复杂符号运算和图形化展示的场景，尤其是当数据需要精确的符号计算时，Maple是一个非常好的选择。
建议
根据需求选择：首先明确自己的需求，是需要进行基本的数据分析、高级统计分析、数据可视化还是编程分析。
学习成本：考虑自己的学习能力和时间，选择学习成本较低的软件。
功能全面性：选择功能全面且易于上手的软件，以提高工作效率。
希望这些建议能帮助你选择到最适合自己的统计软件，从而提高考研的复习效率。