《表格制作器》：
这是一款轻便小巧的表格制作软件，适用于快速制作表格，不需要学习成本，适合在手机或电脑上使用。
《Excel表格编辑器》：
支持各种公式、表格和图表的编辑，具有数据可视化功能，操作简便，适合处理小规模数据。
《Excel电子表格》：
提供丰富的表格样式和素材，界面简单，操作顺手，适合提高工作效率，支持离线设计。
Python：
一种简单易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据处理和分析。它拥有大量的数据处理库和工具，例如NumPy、Pandas和Matplotlib，使得数据清洗、转换、分析和可视化变得更加便捷。
R：
专门设计用于统计分析与数据可视化，拥有丰富的统计库和包，适用于复杂的数据处理、模型建立和可视化操作。
SQL：
用于管理和处理关系型数据库的查询语言，适用于数据的提取、过滤、聚合和连接等操作，是处理大规模结构化数据的首选语言。
Java：
一种通用编程语言，具有广泛的应用领域，包括数据处理。Java拥有强大的数据处理库和框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，可用于处理大数据集。
MATLAB：
专业的数值计算和数据分析语言，广泛应用于工程、科学和统计学领域，具有强大的数值计算、矩阵操作和绘图功能。
Scala：
运行在Java虚拟机上的通用编程语言，适合处理大型数据集和大规模分布式计算，可以与Spark等大数据处理框架结合使用。
Domo：
由Domo Omniture公司前首席执行官Josh James创立，可以从不同来源和孤岛中查看数据，并在可定制仪表板上显示信息，适合企业使用。
Teradata Database：
提供大规模并行处理分析，支持从Hadoop导入和导出双向数据，具有地理空间数据的3D显示和处理功能。
Hitachi Vantara：
基于开源工具的大数据产品，提供存储和数据中心基础设施业务，支持大规模数据处理和复杂统计模型的建立。
根据具体需求和场景，可以选择合适的程序来进行数据处理和分析。例如，对于简单的表格制作和编辑，可以选择《表格制作器》或《Excel电子表格》；对于复杂的数据处理和分析，可以选择Python、R或Java等编程语言，并借助相应的库和工具。