常用的数据分析软件包括以下几种：

Excel

特点：广为人知且应用广泛，功能包括数据表格、图表制作、函数公式等，适合初学者快速上手并进行简单的数据处理和分析。

SQL

特点：用于数据查询和管理，高效地从大型数据库中提取和操作数据，为后续的深入分析提供有力支持。

Python

特点：以简洁的语法和丰富的数据处理库（如Numpy、Pandas、Matplotlib等）闻名，能完成从数据加载、清洗到可视化的一系列复杂工作。

R语言

特点：专注于统计分析和图形展示，在学术研究和数据科学领域应用广泛，提供丰富的统计方法和图形功能。

SPSS

特点：操作简单，界面友好，集数据录入、整理、分析功能于一体，尤其适用于社会学和医学研究领域。

Tableau

特点：专业的数据可视化工具，能够将复杂的数据转换为直观的图表和仪表板，让数据以更生动的形式展现出来。

FineBI

特点：由帆软公司开发，专为企业提供强大的数据分析和可视化能力，支持多种数据源的接入，拖拽式操作界面让用户无需编程即可完成复杂的数据分析任务。

Power BI

特点：微软推出的一款商业智能工具，主要用于数据分析和可视化，支持多种数据源的接入，用户可以通过拖拽的方式轻松创建各种图表和仪表盘。

STATA

特点：强大的统计分析软件，特别是在经济学领域有着广泛的应用，其命令操作和图形界面都十分出色。

SAS

特点：一款多任务数据挖掘系统，集成了多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地挖掘和理解大量数据背后隐藏的知识。

QlikView/Qlik Sense

特点：数据关联和可视化平台，通过拖拽式操作进行数据分析和共享洞察。

RapidMiner

特点：数据科学平台，提供从数据准备到部署的全方位数据分析解决方案。

KNIME

特点：开源的数据分析、报告和集成平台，通过图形化界面进行数据建模和分析。

Looker

特点：企业级商业智能工具，提供数据探索、分析和可视化功能，支持复杂的数据模型和实时分析。

Domo

特点：实时商业智能平台，提供数据集成、分析和可视化功能，帮助用户快速获取洞察。

MATLAB

特点：商业数学软件，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。

EViews

特点：功能强大的计量经济学软件包，用于完成观察、设计模型、收集资料、估计模型等任务。

这些软件各有特点，适用于不同领域和需求的数据分析工作。选择合适的工具可以大大提高数据分析的效率和准确性。