统计用计算机编程语言的选择取决于具体需求、数据类型、处理速度和编程经验。以下是几种常用的统计编程语言及其特点：
R语言
特点：R语言是一种专门用于统计计算和图形化的编程语言，具有丰富的统计分析函数和图形库，适用于数据处理、统计建模和数据可视化等统计分析任务。R语言的优点是简单易学、免费开源、拥有强大的社区支持和丰富的扩展包。
适用场景：适合数据科学家、统计学家和需要深度统计分析的研究人员。
Python
特点：Python是一种通用的编程语言，也可以用于统计编程。Python有很多强大的科学计算库，如NumPy、Pandas和SciPy，可以支持统计分析、数据处理、机器学习等任务。Python的优点是语法简洁、可读性强、易于学习，并且有广泛的应用领域。
适用场景：适合初学者、数据科学家、工程师和需要快速开发和原型设计的项目。
SAS语言
特点：SAS是一种商业化的统计分析系统，也有相应的编程语言。SAS语言在商业和学术界都很流行，具有较完整的统计分析功能和强大的数据处理能力。
适用场景：适合大型企业、金融机构和需要高度自动化和可靠性的数据分析项目。
SPSS语言
特点：SPSS是一种常用的数据分析软件，也支持编程扩展。SPSS语言可以用来进行统计分析、数据处理和数据可视化。
适用场景：适合需要快速、易用的统计分析和报告生成的用户。
SQL语言
特点：SQL（结构化查询语言）是一种专门用于管理和操作关系型数据库的编程语言。在数据统计中，SQL可以用于检索、筛选和汇总数据，进行简单的统计计算和数据聚合。
适用场景：适合需要处理大量结构化数据并进行数据查询和分析的用户。
MATLAB
特点：MATLAB是一种专为科学计算和数据可视化而设计的编程语言。它拥有丰富的数学和统计函数库，适用于各种统计分析和建模任务。
适用场景：适合需要高性能计算和复杂数学建模的研究人员和工程师。
建议
初学者：建议从Python开始，因为其语法简洁、易于学习，并且有丰富的库和工具支持。
统计数据科学家：R语言和Python都是很好的选择，具体选择取决于个人偏好和项目需求。R语言在统计分析和图形化方面更强大，而Python在机器学习和数据处理方面更受欢迎。
商业和学术领域：SAS和SPSS可能更适合，因为它们在商业和学术界有广泛的应用，并且提供了丰富的功能和工具。
数据库管理：SQL是处理关系型数据库的标准语言，适合需要进行数据查询和分析的用户。
高性能计算：MATLAB适合需要高性能计算和复杂数学建模的应用场景。