经济学专业的学生通常会使用以下软件来进行数据分析、统计建模和实证研究：

R语言

开源编程语言，拥有丰富的统计分析函数库。

适合进行数据处理、可视化和模型建立。

经济数据分析、实证研究和经济模型拟合。

Python

通用编程语言，拥有NumPy、Pandas和SciPy等库。

简洁易懂，适合初学者，也适合经济学学习者使用。

数据处理、可视化、机器学习等操作。

Stata

专业统计软件，界面简洁，命令简明易学。

适合处理面板数据，功能强大。

回归分析、面板数据分析和时间序列分析。

EViews

计量经济学软件，专用于回归分析。

处理时间序列数据，适合进行协整检验、ARIMA模型等。

SPSS

统计分析软件，功能强大，适合前期数据处理工作。

界面友好，类似于Excel，但功能更全面。

MATLAB

数值计算和编程环境，广泛用于科学和工程领域。

经济模型的数值求解、经济动态模拟和数据可视化。

ArcGIS/Gis

地理信息系统，用于经济地理学，生成地图模型等。

选择合适的软件取决于个人的学习曲线、专业需求以及对特定任务的偏好。对于初学者来说，Stata和EViews比较容易上手，而Python和R语言则提供了更广泛的用途和更强大的功能。掌握这些软件将有助于经济学专业的学生更好地进行数据分析和实证研究