数学建模软件的选择需结合具体需求、预算和技能水平。以下是综合多个权威来源的推荐及特点分析：

一、主流数学建模软件推荐

MATLAB

- 特点：

集成数值分析、矩阵运算、符号计算及绘图功能，拥有丰富的工具箱（如信号处理、优化、图像处理等），适用于工程、物理、经济等领域。

- 优势：易用性高，适合快速建模和仿真，尤其适合需要复杂数学运算的场景。

Python

- 特点：

通用编程语言，配备NumPy、SciPy、Pandas等科学计算库，支持数据处理、可视化（Matplotlib）及机器学习。

- 优势：社区活跃，资源丰富，适合数据驱动建模和需要扩展功能的项目。

SPSSPRO

- 特点：

专注统计分析，涵盖描述性统计、回归分析、聚类分析等，操作简单且免费。

- 优势：适合数据基础薄弱但需快速进行统计验证的场景，如美赛等竞赛。

R语言

- 特点：

统计分析专业工具，拥有ggplot2等可视化库，适合复杂统计建模和学术论文。

二、其他常用工具

Mathematica：符号计算能力突出，适合理论分析、微分方程求解等。

Lingo：优化建模首选，适用于供应链、金融等领域的线性/非线性规划。

Excel：基础数据管理工具，可进行简单统计分析，适合小型项目或数据量较小的场景。

三、选择建议

优先级排序：

- 数学建模核心工具：MATLAB、Python、SPSSPRO。 - 特定领域扩展：Lingo（优化）、Mathematica（符号计算）、Maya（3D可视化）。

根据需求选择：

- 竞赛或学术项目：MATLAB、Python。 - 企业级应用：SAS、SPSS。 - 3D建模需求：Maya、3ds Max。

学习资源：

- 线上课程（如Coursera、edX）。 - 官方文档和社区支持。

四、注意事项

正版软件：建议选择合法授权版本，避免使用破解版带来的法律风险。

技能提升：Python和MATLAB需结合编程基础学习，可通过官方教程或在线平台快速入门。

综上， MATLAB和Python是数学建模最常用且功能全面的工具，适合大多数场景； SPSSPRO则适合快速统计分析需求。根据具体问题选择组合工具，可提高建模效率。