Развој статистичког софтвера је условљен статистичком праксом, али исто тако постоји и повратни утицај развоја информационе технологије на статистику.

Прва генерација статистичких пакета јавља се 1960-тих година. Ови пакети су били усмерени ка агрегацији, тј. редукцији података. Корисник је имао мало избора, а обрада је била пакетна. Нагласак је у том периоду био на нумеричкој прецизности. Касне шездесете су почеле да мењају ове претпоставке.

До краја 1970-тих се развила дијагностика података и генерализација класичних модела, а почели су да се развијају и графички методи. Интерактивни програми су у то време постојали, али су их статистичари споро прихватали.

Велики напредак се десио на методима који захтевају интензивно рачунање током 1980-тих година. Технике ре-узорковања и полу-параметријски модели су уклонили окове линеарних модела и нормалне теорије. Развијене су динамичке графичке технике које су руковале све сложенијим подацима.

Могућности статистичког софтвера су полако напредовале од редукције ка продукцији података. Ширила се и област примене статистичког софтвера. Статистичари су се сложили да су алтернативна формулација модела, дијагностика, графика и др. неопходни за ваљану анализу података.

Неискусни корисници статистичког софтвера су у том периоду били занемарени. Иницијални напори да се статистичке експертизе укључе у софтвер су имале за циљ да помогну неискусним корисницима да се снађу у џунгли која је настала. Међутим, у то време још увек нису били развијени методи који би ове напоре учинили практичним. Типичан дизајн софтвера је омогућавао позадинску дијагностику и извештавање само о неуспешним проверама, а само понекад и са назнаком мера које је потребно предузети да би се проблем решио.

У начелу, идеје усмерене ка укључивању експертизе у статистичке програме нису наишле на много ентузијазма у статистичкој заједници. Највећи критичари укључивању експертизе су упозоравали на немогућност аутоматизације “уметности” анализе податка. Један од проблема израде паметног статистичког софтвера је и одсуство жеље статистичара да га направе, јер им је лакше да пишу књиге.

Каснији напредак у развоју статистичких пакета би се могао сажети као:

  • интеграција статистичке експертизе у статистичке програме,
  • управљање великим скуповима података,
  • имплементација нових алгоритама коју је омогућила велика експанзија рачунарске снаге.

Статистичка експертиза треба да буде укључена у софтвер из најмање три разлога:

  • омогућавање боље анализе не-статистичарима, како би им се пружила помоћ у коришћењу оних техника које статистичари сматрају корисним,
  • стимулација развоја бољег софтверског окружења за статистичаре,
  • студирање самог процеса анализе података.

Софтвер са статистичком експертизом је намењен пре свега повременим корисницима који желе активне системе, системе који преузимају контролу. Они желе блацк-бокс модел. С друге стране, професионални статистичари желе пасивне системе, системе који раде по команди.

Потреба за обрадом великог скупа података појавила се пре свега као последица развоја рачунарске снаге и интернета. Постало је могуће прикупљање и складиштење огромне количине података, а тржишни трендови су ишли у правцу персонализације података о корисницима услуга која је захтевала мноштво података о сваком појединцу или прикупљање и обраду великог броја релевантних финансијских и других информација из предузећа и његовог окружења. Велика количина података поставља изазове пред статистичаре, како техничке тако и методолошке природе. Зато је био потребан нови, мултидисциплинарни приступ који је повезао области статистике са областима база података и разних математичких теорија, а све базирано на иновативним концептима организације информационо-комуникационе технике и јачању снаге хардвера.

Једна од најпознатијих техника која је настала као последица овог тренда је рударење података (енгл. дата мининг). То је процес у којем се подаци анализирају из различитих перспектива и агрегирају у корисне информације. Софтвер за рударење података омогућава анализу више различитих димензија података, њихову категоризацију и агрегацију идентификованих релација. Са статистичког аспекта, ради се о проналажењу корелација или образаца између великог броја варијабли (колона) у великим релационим базама података.

Појава и ширење статистичког софтвера је несумњиво веома много допринела развоју истраживачких студија у 21. веку. Статистички софтвер је главни алат за истраживачку анализу, валидацију података и презентацију резултата истраживања.

Статистички софтвер омогућава истраживачима да се ослободе рутинских математичких грешака и да произведу тачне резултате у својим истраживањима, под условом да су унели тачне податке. Развој статистичког софтвера омогућио је више квантитативних студија, а истраживачи, професионалци, научници и менаџери могу много јасније да представе тачна предвиђања будућности користећи могућности савременог статистичког софтвера.

Напредак статистичког софтвера је омогућио и побољшање квалитета истраживачких студија. Било које квантитативно истраживање је немогуће спровести без статистичког софтвера. Штавише, он омогућава професионалцима интеракцију са подацима, штедећи време и ослобађајући простор за креативности и иновативност. Статистички софтвер поједностављује презентацију добијених резултата и чини је много ефектнијом.