科研常用的数据处理软件是

科研中常用的数据处理软件主要包括以下几种：

1. Excel：Excel是一款广泛使用的电子表格软件，适用于数据整理、统计分析和可视化。在科研中，科研人员可以使用Excel进行数据的录入、处理和分析，生成各种图表和统计报告。此外，Excel还提供了丰富的函数库，可以方便地进行复杂的数学运算和数据分析。

2. SPSS：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计软件，适用于社会科学领域的数据分析。SPSS提供了强大的数据管理和统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、方差分析、回归分析等。科研人员可以使用SPSS进行复杂的数据分析和模型构建，为科研提供有力的数据支持。

3. R：R（Research Programming）是一款开源的编程语言和统计分析软件，适用于生物信息学、统计学等领域的数据挖掘和分析。R语言具有强大的数据处理和统计分析能力，可以方便地进行数据清洗、特征工程、模型构建和结果解释。科研人员可以使用R语言进行复杂的数据分析和可视化，为科研提供有力的工具支持。

4. Python：Python是一种高级编程语言，广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。Python具有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。科研人员可以使用Python进行数据预处理、特征提取、模型训练和结果评估等任务，为科研提供强大的数据处理和分析能力。

5. MATLAB：MATLAB（Matrix Laboratory）是一款用于数值计算和算法开发的软件，适用于工程、科学和数学领域。MATLAB具有强大的矩阵运算、绘图和仿真功能，可以方便地进行数据可视化、信号处理和系统建模等任务。科研人员可以使用MATLAB进行复杂的数据分析和仿真实验，为科研提供有力的工具支持。

6. Stata：Stata是一款专业统计软件，适用于社会科学、经济学和政策研究等领域的数据分析和预测。Stata提供了丰富的统计方法和模型，可以进行描述性统计、推断统计、回归分析等任务。科研人员可以使用Stata进行复杂的数据分析和模型构建，为科研提供有力的数据支持。

7. SPSSA/SAS：SPSSA/SAS（Statistical Package for the Social Sciences）和SAS（Statistical Analysis System）都是专业的统计软件，适用于社会科学领域的数据分析。SPSSA/SAS提供了丰富的统计分析方法和模型，可以进行描述性统计、推断统计、方差分析、回归分析等任务。科研人员可以使用SPSSA/SAS进行复杂的数据分析和模型构建，为科研提供有力的数据支持。

8. RStudio：RStudio是一款集成开发环境（IDE），适用于R语言的开发和数据分析。RStudio提供了丰富的编程环境和工具，可以进行数据导入、数据处理、统计分析和结果可视化等任务。科研人员可以使用RStudio进行高效的数据分析和模型构建，为科研提供有力的工具支持。

9. QGIS：QGIS（Quantum GIS）是一款开源的地理信息系统（GIS）软件，适用于地理空间数据分析和可视化。QGIS提供了强大的空间数据处理和分析功能，可以进行地图制作、空间插值、缓冲区分析等任务。科研人员可以使用QGIS进行地理空间数据分析和可视化，为科研提供有力的工具支持。

10. Tableau：Tableau是一款数据可视化软件，适用于商业智能和数据分析。Tableau提供了丰富的图表类型和可视化选项，可以进行数据探索、趋势分析和报告制作等任务。科研人员可以使用Tableau进行数据可视化和报告制作，为科研提供直观的展示方式。