一、Excel

Excel是微软公司推出的电子表格软件，它是最常用的数据分析工具之一。它提供了多种数据分析函数和工具，可以进行数据排序、筛选、分组、汇总等操作，也可以进行可视化分析，如制作图表、数据透视表等。

二、R

R是一种开源的编程语言和环境，专门用于统计分析和图形化表示数据。它提供了强大的数据分析和可视化工具，支持各种数据格式的读取和处理，能够进行高级统计分析、机器学习和数据挖掘等操作。

三、Python

Python是一种通用编程语言，也可以用于数据分析。它有着丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，可以进行数据清洗、统计分析、机器学习等操作。

四、SAS

SAS是一种商业化的统计软件，主要用于数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。它提供了丰富的数据处理和分析工具，能够进行数据预处理、模型建立、模型评估等操作。

五、SPSS

SPSS是一种商业化的统计分析软件，主要用于数据分析和数据挖掘。它提供了多种数据分析工具，能够进行数据描述性分析、假设检验、回归分析等操作。

六、Tableau

Tableau是一种商业化的数据可视化软件，它可以帮助用户将复杂的数据可视化呈现。它提供了多种可视化工具和交互式报表功能，可以进行数据探索、数据故事讲解等操作。

七、Power BI

Power BI是微软公司推出的商业智能工具，它可以帮助用户快速创建交互式的数据可视化报表。它支持多种数据源，可以进行数据整合、数据建模和数据可视化等操作。

八、MATLAB

MATLAB是一种商业化的数学软件，也可以用于数据分析和科学计算。它提供了多种数学函数和工具，可以进行矩阵运算、图形绘制、信号处理等操作。

选择何种数据分析软件需要考虑的因素

1.任务需求

选择何种数据分析软件应该首先根据具体的任务需求来进行选择。例如，如果需要进行大规模的数据处理和统计分析，可以选择Python或R；如果需要进行交互式的数据可视化和报表制作，可以选择Tableau或Power BI。

2.技能水平

选择何种数据分析软件还需要考虑自己的技能水平。例如，如果具备一定的编程能力，可以选择Python或R；如果缺乏编程经验，可以选择Excel或Tableau等易于上手的软件。

3.成本因素

商业化的数据分析软件需要购买授权，成本较高。如果预算有限，可以选择开源的软件，如Python和R。

4.数据源

不同的数据分析软件支持的数据源不同，需要根据自己的数据来源来选择。例如，如果需要处理大规模的结构化数据，可以选择SAS；如果需要处理非结构化数据，可以选择Python或R。

5.社区支持

选择何种数据分析软件还需要考虑其社区支持程度。例如，Python和R拥有庞大的用户社区，可以获得丰富的技术支持和资源共享。

综上所述，选择何种数据分析软件需要综合考虑任务需求、技能水平、成本因素、数据源和社区支持等因素，并进行比较和评估。