企业常用的数据分析软件种类繁多，根据不同的需求和目的，可以分为以下几种类型：
1. 数据仓库工具：这类工具主要用于存储和管理大量结构化数据，如数据库、电子表格等。常见的数据仓库工具有：
- Oracle GoldenGate
- Teradata Cloud Data Warehouse
- Microsoft SQL Server Analysis Services
2. 商业智能工具：这类工具主要用于数据分析和报告，帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。常见的商业智能工具有：
- Tableau
- Power BI
- Looker
3. 数据可视化工具：这类工具主要用于将复杂的数据以图形化的方式展示出来，使非专业人员也能理解和分析数据。常见的数据可视化工具有：
- D3.js
- Highcharts
- Google Charts
4. 数据挖掘工具：这类工具主要用于从大量数据中自动发现模式、关联和趋势。常见的数据挖掘工具有：
- RapidMiner
- Scikit-learn
- Apache Mahout
5. 数据清洗工具：这类工具主要用于对原始数据进行预处理，去除噪声、缺失值等问题。常见的数据清洗工具有：
- Pandas
- NumPy
- Sklearn
6. 机器学习和预测分析工具：这类工具主要用于构建、训练和评估机器学习模型，进行预测分析。常见的机器学习和预测分析工具有：
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- Gradient Boosting Machines (GBM)
7. 数据流处理工具：这类工具主要用于处理实时或近实时的数据流，如日志文件、传感器数据等。常见的数据流处理工具有：
- Apache Kafka
- Apache Storm
- Apache Flink
8. 数据集成和ETL工具：这类工具主要用于将不同来源的数据集成到一起，并进行清洗、转换和加载（ETL）操作。常见的数据集成和ETL工具有：
- Talend
- Informatica
- Apache NiFi
9. 大数据处理和分析工具：这类工具主要用于处理和分析大规模数据集，如Hadoop、Spark等。常见的大数据处理和分析工具有：
- Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Spark
- Hive
- Pig
以上是企业常用的数据分析软件的一些主要类型，具体选择哪种工具取决于企业的需求、预算和技术水平。
