企业常用数据分析软件主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与整理工具：这些工具可以帮助企业从各种来源收集和整理数据，如数据库、文件、网络等。常见的数据收集工具有Excel、Google Sheets、Tableau等。数据整理工具有Data Studio、Power BI等。
2. 数据分析与可视化工具：这些工具可以帮助企业对数据进行深入分析，并生成直观的图表和报告。常见的数据分析工具有R、Python、SQL等。可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
3. 预测与建模工具：这些工具可以帮助企业预测未来趋势，并建立模型来模拟实际情况。常见的预测工具有ARIMA、时间序列分析等。建模工具有机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）和商业智能平台（如Salesforce Einstein、QlikView等）。
4. 数据挖掘与分析工具：这些工具可以帮助企业从大量数据中提取有价值的信息，并发现潜在的模式和关联。常见的数据挖掘工具有Weka、Spark MLlib等。分析工具有SPSS、SAS、Stata等。
5. 数据仓库与数据湖工具：这些工具可以帮助企业存储和管理大量的数据，并提供高效的数据访问和查询能力。常见的数据仓库工具有Amazon Redshift、Apache Hive、Apache Spark等。数据湖工具有Apache Hadoop、Apache Spark等。
6. 数据安全与隐私保护工具：这些工具可以帮助企业保护数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。常见的数据安全工具有加密技术（如AES、RSA等）、防火墙、入侵检测系统等。隐私保护工具有匿名化技术、差分隐私等。
7. 数据集成与转换工具：这些工具可以帮助企业将不同来源的数据集成在一起，并进行必要的转换和清洗。常见的数据集成工具有ETL工具（如Informatica、Talend等）、数据转换引擎（如Apache NiFi等）。数据转换工具有Apache Beam、Apache Flink等。
8. 大数据处理与分析工具：这些工具可以帮助企业处理和分析大规模数据集，以发现新的知识和洞见。常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark等。分析工具有Hadoop MapReduce、Spark MLlib等。
9. 云计算与大数据平台工具：这些工具可以帮助企业利用云服务和大数据平台来存储、处理和分析数据。常见的云计算平台工具有AWS、Azure、Google Cloud等。大数据平台工具有Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Spark等。
10. 人工智能与机器学习工具：这些工具可以帮助企业利用人工智能和机器学习技术来分析和预测数据，以实现更智能的业务决策。常见的人工智能工具有TensorFlow、PyTorch等。机器学习工具有Python、R、Java等。
