常用的统计与分析软件有很多，以下是一些常见的类型：
1. 描述性统计分析软件：这类软件主要用于收集和整理数据，包括计算均值、中位数、众数等基本统计量。例如，SPSS、SAS、EViews等。
2. 回归分析软件：这类软件主要用于研究变量之间的关系，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。例如，Stata、R、Python（使用pandas、numpy等库）等。
3. 方差分析（ANOVA）软件：这类软件主要用于比较不同组之间的差异，包括单因素方差分析、多因素方差分析等。例如，SPSS、SAS、R等。
4. 假设检验软件：这类软件主要用于检验两个或多个样本之间是否存在显著差异，包括t检验、F检验、卡方检验等。例如，SPSS、R、Python（使用statsmodels库）等。
5. 聚类分析软件：这类软件主要用于将相似的数据点分组，包括层次聚类、K-means聚类等。例如，R、Python（使用scikit-learn库）等。
6. 主成分分析（PCA）软件：这类软件主要用于减少数据的维度，同时尽可能保留原始数据的信息。例如，R、Python（使用sklearn库）等。
7. 时间序列分析软件：这类软件主要用于分析时间序列数据，包括自相关、偏自相关、自回归等。例如，R、Python（使用statsmodels库）等。
8. 机器学习软件：这类软件主要用于建立预测模型，包括分类、回归、聚类等。例如，R、Python（使用scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库）等。
9. 数据可视化软件：这类软件主要用于将数据以图形的形式展示出来，包括散点图、直方图、箱线图、热力图等。例如，R、Python（使用matplotlib、seaborn等库）等。
10. 文本挖掘软件：这类软件主要用于从大量文本数据中提取有价值的信息，包括关键词提取、主题建模、情感分析等。例如，NLTK、SpaCy、TextBlob等。
以上是一些常见的统计与分析软件，每种软件都有其特定的用途和优势。在实际工作中，可以根据具体的需求选择合适的软件进行数据分析。
