数据分析可以使用以下几种程序：
Python
优势：Python是目前最受欢迎的数据科学语言之一，拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行数据处理、统计分析、可视化等各种操作。Python语法简单易学习，且有广泛的社区支持，适合初学者和专业人士使用。
R语言
优势：R语言是一种专门用于统计计算和图形表示的编程语言，拥有丰富的统计分析和数据挖掘库，如dplyr、ggplot2等，适合进行各种统计模型建立、数据可视化和报告生成。R语言在学术界和统计领域使用广泛，适合对统计分析有高需求的人员。
SQL
优势：SQL是结构化查询语言，用于管理和操作关系型数据库。在数据分析中，SQL用于从数据库中提取和处理数据，进行数据过滤、聚合、连接等操作。SQL广泛应用于需要数据库操作的数据分析任务。
WPS Office
优势：WPS Office是一款常用的办公软件，拥有全面的数据处理功能，包括数据筛选、排序、计算均值和最高值等，适合日常的数据处理工作。
Office文档编辑
优势：支持在手机端快速处理Excel表格，满足即时办公需求，提高数据处理效率。
福昕OFD
优势：高效的移动办公软件，支持数据框选和生成折线图，方便数据横向查看和分析。
Excel
优势：普遍适用，具有强大的基础功能和易上手性，适合处理少量数据。Excel的功能包括数据整理、数据透视表、图表生成等，还有专业的数据分析工具库。
BI工具
优势：BI工具如Power BI和Tableau，能够从各种数据源中提取数据，进行整理分析，并生成精美的图表，适合需要高级数据分析和数据可视化功能的人员。
SPSS
优势：用于统计分析，包括描述统计、方差分析、因子分析、主成分分析等，适合进行专业的统计分析工作。
SAS
优势：主要用于银行金融和医学统计，适合更专业的数据分析挖掘工作。
根据具体需求和场景，可以选择合适的工具进行数据分析。对于初学者和专业人士，Python和R语言是很好的选择，因为它们有丰富的库和社区支持。对于需要处理大量数据或进行复杂数据建模的人员，Excel和BI工具可能更为合适。