数字建模涉及多种软件，具体选择哪个软件取决于你的需求和技能水平。以下是一些常用的数字建模软件及其适用场景：

MATLAB

适用场景：

数学建模、算法开发、数据分析、可视化等。

特点：功能强大，集成了数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等功能。界面友好，易于上手，尤其在数模比赛中广泛使用。

Python

适用场景：

数据分析、机器学习、深度学习、科学计算、数学建模等。

特点：解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。拥有丰富的库，如Pandas、Numpy、Scipy、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow等，适合初学者和专业人士。

SPSS

适用场景：

数据处理、数据分析和统计建模。

特点：提供了丰富的统计分析工具，包括描述统计、推断统计、因子分析、回归分析等功能。操作界面友好，输出结果美观。简单的数据使用SPSS Pro网页版更加方便。

CAD

适用场景：

数学概念转化为具体图形，进行分析和研究。

特点：为数学建模和分析提供了强大的工具和功能，可以帮助我们将数学概念转化为具体的图形，并对其进行分析和研究。

Anaconda

适用场景：

数据科学、机器学习、数学建模和科学计算。

特点：集成了大量的工具和库，适合初学者和专业人士快速上手数据分析与建模工作。自带环境管理工具（Conda），可以轻松创建、管理和切换不同的Python环境，避免库版本冲突问题。

R语言

适用场景：

统计建模、数据分析和图形表示。

特点：开源且免费，拥有大量的统计程序包，适合解决统计类和优化类问题。操作灵活，可自定义性强。

LINGO

适用场景：

线性、非线性和整数最佳化模型的建立和求解。

特点：提供强大的语言和快速的求解引擎，适合解决规划类问题和运筹学问题，如线性规划、排队论等。

Mathematica

适用场景：

数学计算、符号运算、图形绘制和数值分析。

特点：功能强大，被誉为“数学家的软件”，广泛应用于科学、工程和教育等领域。

SAS

适用场景：

数据处理、统计分析和商业智能。

特点：权威且功能全面，适合解决复杂的统计和优化问题，广泛应用于企业和研究机构。

PyDSTool

适用场景：

动力系统分析和数学建模。

特点：是一个专门用于动力系统分析和数学建模的Python工具包，包含各种数值计算、微分方程求解和动力系统分析的工具。

根据你的具体需求和兴趣，可以选择以上一种或多种软件进行学习和应用。对于初学者，建议从Python和MATLAB开始，因为它们较为通用且易于上手。对于需要更深入统计分析和优化问题的用户，可以进一步学习R语言、LINGO和SAS。