要清楚分析数据，可以选择以下几款软件：
Excel
特点：操作界面直观，具有强大的数据处理、统计分析和图表制作功能。适用于日常办公中的数据统计、简单的数据分析以及小型项目的数据处理等。
适用场景：基础数据处理需求，数据量较小且分析任务不复杂的情况。
SPSS
特点：世界上最早的统计分析软件之一，以其友好的图形用户界面和丰富的统计分析功能而闻名。操作简便，用户通过菜单和对话框即可完成大部分操作。
适用场景：社会科学、市场研究、医疗研究、教育等领域，适用于各种数据类型和样本量的分析。
Python
特点：一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，拥有丰富和强大的类库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。适用于各种规模和复杂度的数据分析项目，尤其是需要进行大量数据处理和复杂算法实现的场景。
适用场景：大数据量处理、复杂算法实现、自动化脚本编写等。
R语言
特点：一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，专注于统计分析和数据可视化。提供了大量的统计函数和工具，以及优秀的绘图功能。
适用场景：高级统计分析、数据挖掘、学术研究和商业智能等。
SQL Server
特点：商业数据库软件，提供强大的数据处理和分析能力，可以进行数据挖掘、数据转换和数据可视化。还提供了数据备份和恢复功能。
适用场景：需要高效处理大量数据、进行复杂查询和报表生成的场景。
VBA（Visual Basic for Applications）
特点：用于扩展Windows应用功能的宏语言，可以使现有的应用程序自动化，并通过自定义创建解决问题的方案。
适用场景：自动化数据处理任务、Excel高级功能扩展等。
建议
初学者：可以从Excel开始，因其操作简单直观，适合基础数据处理需求。
中级用户：可以学习使用SPSS进行统计分析，结合Excel进行数据透视表和图表制作。
高级用户：可以掌握Python进行更复杂的数据分析和算法实现，同时结合R语言进行高级统计分析和数据挖掘。
大数据处理：对于需要处理大量数据和高性能需求的场景，可以考虑使用SQL Server或Python结合数据库进行数据处理。