统计软件可以使用多种编程语言进行开发，以下是几种常用的编程语言及其特点：
R语言
特点：R语言是专门用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。它提供了丰富的统计函数和库，能够进行各种统计模型的建立和分析。R语言还有大量的扩展包可供使用，可以实现各种统计图表的绘制和数据处理。R语言的语法简洁易懂，非常适用于统计学专业人员。
Python
特点：Python是一种通用编程语言，也可以用于开发统计软件。它有很多统计分析库，如NumPy、Pandas和SciPy等，可以进行数据分析和统计建模。此外，Python还有机器学习库Scikit-learn和深度学习库TensorFlow等，可以进行更高级的统计分析和预测建模。Python的语法简洁易读，适合初学者和数据科学家使用。
SAS
特点：SAS是一种商业统计软件，也是一种编程语言。它具有强大的数据处理和统计分析功能，并且有大量的统计过程和过程库可供使用。SAS还有良好的数据管理功能，可以进行数据清洗和数据变换。SAS在金融、医疗和市场研究等领域中得到广泛应用。
SPSS
特点：SPSS是一种商业统计软件，它提供了可视化界面和编程语言两种方式来进行统计分析。SPSS的编程语言可以用于批处理数据分析和自动化任务。它有丰富的统计过程和过程库，方便用户进行各种统计分析和建模操作。SPSS操作简单、界面友好，适合对统计编程经验有限的用户。
MATLAB
特点：MATLAB是一种面向科学和工程计算的编程语言和环境。它提供了丰富的数学函数和工具箱，可用于统计分析、数据可视化和机器学习等任务。MATLAB语言具有简单易用的语法和强大的矩阵运算能力，在工程领域广泛使用。
Julia
特点：Julia是一种专门用于科学计算和数据分析的编程语言。它的设计目标是将高性能和易用性相结合，具有类似于Python和MATLAB的语法。Julia语言拥有高效的数值计算能力和丰富的统计分析函数。
SQL
特点：SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。对于大规模数据集的统计分析，SQL可以用于查询和过滤数据、进行聚合计算和连接多个表。
建议
初学者：可以从Python开始，因为它语法简洁易读，且有丰富的库和社区支持。
统计学专业人员：R语言是首选，因为它专门用于统计分析和数据可视化，且拥有大量的扩展包。
需要商业支持：SAS和SPSS在商业和学术领域广泛使用，具有较完整的统计分析功能和强大的数据处理能力。
工程领域：MATLAB在工程领域广泛使用，尤其在控制系统、图像处理和模拟建模等方面。
高性能计算：Julia适合需要高性能计算的场景，它的设计目标是提供高性能和易用性。
根据具体需求和背景，可以选择最适合的编程语言进行统计软件的开发。