企业常用的数据分析软件主要包括以下几类：
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和非结构化数据，如关系型数据库、NoSQL数据库等。常见的数据仓库工具有：Microsoft SQL Server、Oracle、IBM DB2、Amazon Redshift、Google BigQuery等。
2. 数据挖掘与机器学习工具：这类工具主要用于从大量数据中提取有价值的信息和模式，以帮助企业做出更好的决策。常见的数据挖掘与机器学习工具有：R、Python（Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等）、Tableau、Power BI、SAS、SPSS等。
3. 统计分析与预测建模工具：这类工具主要用于对数据进行统计分析和预测建模，以帮助企业了解市场趋势、优化业务流程等。常见的统计分析与预测建模工具有：Excel、SPSS、Stata、MATLAB、R、Python（Statsmodels、PyOD、Prophet等）等。
4. 数据可视化工具：这类工具主要用于将复杂的数据以直观的方式展示出来，以便企业领导和员工更好地理解和分析数据。常见的数据可视化工具有：Tableau、Power BI、D3.js、Plotly等。
5. 数据ETL工具：这类工具主要用于对数据进行抽取、转换和加载，以确保数据的准确性和一致性。常见的数据ETL工具有：Informatica、DataStage、Talend、Apache NiFi等。
6. 数据质量管理工具：这类工具主要用于确保数据的准确性、完整性和一致性，以提高数据分析的准确性和可靠性。常见的数据质量管理工具有：Quality Center、DataGrip、Zephyr等。
7. 数据安全与隐私保护工具：这类工具主要用于保护企业的数据安全和隐私，防止数据泄露和滥用。常见的数据安全与隐私保护工具有：Microsoft Azure Data Protection、AWS KMS、Google Cloud KMS、OpenSSL等。
8. 云计算与大数据平台：这类工具主要用于提供可扩展的计算资源和存储空间，以满足企业对大数据处理的需求。常见的云计算与大数据平台有：Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)、Hadoop、Spark等。
9. 数据治理与管理工具：这类工具主要用于规范和指导企业的数据处理流程，确保数据的合规性和有效性。常见的数据治理与管理工具有：SAP Business One、Oracle NetSuite、Salesforce等。
10. 人工智能与自然语言处理工具：这类工具主要用于实现智能分析和自动化处理，提高数据分析的效率和准确性。常见的人工智能与自然语言处理工具有：NLP（Natural Language Processing）库、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、语音识别和语音合成技术等。
总之，企业常用的数据分析软件种类繁多，涵盖了从数据存储、处理到分析、可视化、安全等多个方面。选择合适的数据分析软件对于企业来说至关重要，可以帮助企业更好地利用数据资源，提高业务效率和竞争力。
