數(shù)據(jù)分析常用的軟件有很多，以下是一些常見的數(shù)據(jù)分析師常用的軟件：

1. Excel：這是最常用的數(shù)據(jù)處理和分析工具之一。它提供了許多內(nèi)置的功能，如排序、篩選、透視表等，以及許多第三方插件，如Power Query、Power Pivot等，可以幫助進(jìn)行更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。

2. SPSS：這是一種統(tǒng)計軟件，主要用于統(tǒng)計分析和圖形繪制。它提供了許多強(qiáng)大的統(tǒng)計方法和圖形功能，適合進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。

3. R：這是一種編程語言，主要用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建模。R語言提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析功能，以及大量的統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)庫，非常適合進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和建模。

4. Python：這是一種通用編程語言，廣泛用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。Python具有豐富的數(shù)據(jù)處理和分析庫（如Pandas、NumPy、Matplotlib等），以及大量的機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如Scikit-learn、TensorFlow等），適合進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和模型開發(fā)。

5. Tableau：這是一種數(shù)據(jù)可視化工具，主要用于創(chuàng)建交互式的數(shù)據(jù)可視化圖表。Tableau提供了豐富的數(shù)據(jù)源連接和可視化選項，適合進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析和可視化展示。

6. Google Analytics：這是一種網(wǎng)站分析工具，主要用于網(wǎng)站流量和用戶行為的分析。Google Analytics提供了豐富的數(shù)據(jù)收集和分析功能，適合進(jìn)行網(wǎng)站性能分析和用戶行為研究。

7. Looker：這是一種數(shù)據(jù)探索工具，主要用于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和探索性分析。Looker提供了豐富的數(shù)據(jù)查詢和可視化選項，適合進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析和初步分析。

8. MongoDB：這是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫，主要用于存儲和處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。MongoDB提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析功能，適合進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和實時數(shù)據(jù)處理。

9. Hadoop：這是一種分布式計算框架，主要用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Hadoop提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析功能，適合進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和分布式計算。

10. Spark：這是一種大數(shù)據(jù)處理框架，主要用于快速數(shù)據(jù)處理和分析。Spark提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析功能，適合進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。