选择数据分析软件时，可以根据以下几个因素来决定：
学习目标
Excel：适合初学者和需要快速上手的数据分析任务，具备数据透视表、函数与公式、图表制作等基础功能。
Python/R：适合希望深入学习和掌握数据分析、机器学习技术的用户，Python在数据处理和机器学习方面功能强大，而R专注于统计分析和数据可视化。
Tableau/Power BI：适合需要进行复杂数据可视化和分析的专业用户，具备强大的数据导入、数据分析和报表生成功能。
MATLAB：适合需要高级数值计算、科学数据可视化和非线性系统建模的用户，广泛应用于科学研究、工程设计等领域。
FineBI：适合企业级用户，具备强大的数据集成、可视化、分析和报表功能，支持多种数据源接入。
易用性
Excel：操作简单直观，适合初学者快速上手。
Tableau/Power BI：拖放式操作界面，用户无需编写代码即可完成数据分析和可视化。
Python/R：需要一定的学习曲线，但功能强大，适合有一定编程基础的用户。
功能需求
Excel：适合基础的数据清洗、整理、分析和可视化。
Python/R：适合复杂的数据处理、分析和建模，包括机器学习任务。
Tableau/Power BI：适合大规模数据可视化、分析和报表生成。
MATLAB：适合数值分析、矩阵计算、科学数据可视化等高级应用。
FineBI：适合企业级数据分析，具备智能预警和自助式分析功能。
社区和资源
Excel：有大量的教程和社区支持。
Python/R：有丰富的库和框架，以及庞大的社区支持。
Tableau/Power BI：有官方和第三方的教程、社区和插件支持。
MATLAB：有官方文档和广泛的学术资源支持。
FineBI：有企业级的客户支持和培训资源。
建议
初学者：可以从Excel开始，掌握基础的数据分析技能。
进阶用户：可以根据具体需求选择Python或R进行更深入的学习。
专业用户：如果需要强大的数据可视化和分析功能，Tableau或Power BI是不错的选择。
企业级用户：FineBI和MATLAB可能更适合，具体选择取决于企业的实际需求和预算。
根据以上因素，你可以选择最适合自己的数据分析软件进行学习。