Tableau一直以来都是企业数据分析的领军者。Tableau在数据可视化方面有着出色表现，在炫酷的数据可视化界面之下，Tableau同时支持复杂数据分析。Tableau可以连接各种不同的数据源并提供强大的数据转换能力，能够自动识别数据类型，使数据清洗更快速、高效。并且Tableau还能够通过简单的拖放操作来生成可视化结果的自动分析，轻松有效地完成数据分析任务。

SAS是一个全面的数据分析解决方案，从数据清洗到建立模型实践以及报告分析都可以在SAS平台上完成。因此，在数据处理、数据建模与分析、数据管理等方面，SAS都有着当之无愧的垄断地位。同时，SAS为企业提供了完善的数据安全保障，因此，SAS在金融、医疗、保险等行业是采用频率最高的数据分析软件之一。

Power BI是一款由Microsoft开发的商业智能工具。Power BI提供了数据分析、数据可视化、数据建模三个元素的服务，让用户能够通过拖拽方法实现数据的可视化处理。Power BI还支持公开的应用程序编程接口（API）来扩展数据分析、数据集成和数据可视化的功能。Power BI可以轻松地与Microsoft所提供的其他产品进行集成，包括Office、Excel、Azure等微软旗下的应用程序。

R语言被誉为是统计分析和数据科学领域中最受欢迎的编程语言。R语言的优势在于其丰富的算法库和强大的统计分析能力。作为一种开源语言，RStudio是一个可以提供数据科学家和企业数据分析人员进行机器学习和数据科学分析的集成开发环境。R语言和RStudio的结合，可以让企业在数据分析、统计建模、数据科学等领域中获得更好的数据分析成果。

MATLAB是一种强大的科学计算软件，在数据分析和数据可视化方面表现出色。MATLAB提供的强大的数学计算、数据可视化和编程的工具，使得需要进行科学计算和数据处理方面的企业，在MATLAB上可以更加高效、简单、合理的方式完成数据分析。

1.数据分析和统计学基础知识：需要掌握基本的数据分析和统计学知识，包括概率论、假设检验、回归分析等。

2.编程和计算机技能：需要具备一定的编程和计算机技能，例如熟练使用命令行、掌握至少一门编程语言等。

3.数据清洗和处理技能：需要具备数据清洗和处理技能，能够对数据进行清洗、转换、筛选等操作，提高数据质量。

4.数据可视化技能：需要具备数据可视化技能，能够制作清晰明了的图表和可视化结果，方便分析和沟通。

5.专业知识和领域理解：需要具备一定的专业知识和领域理解，能够理解和分析数据背后的业务和领域知识。

6.沟通和协作能力：需要具备良好的沟通和协作能力，能够与团队成员和业务人员进行有效的沟通和协作，达到共同的目标。

需要注意的是，这些素质和技能不是必须的全部，可以根据具体情况和需求进行选择和提升。同时，在使用这些软件的过程中，也需要不断学习和提高自己的技能和素质，才能更好地应对复杂的数据分析和处理任务。

选择合适的数据分析软件有着极其重要的意义，并且不同的数据分析软件有着不同的优势。而对于大部分企业来说，最为实用的数据分析软件应当具有以下特点：易用、快速、高效、可视化，和良好的数据安全保障。为了选择最合适的数据分析工具，企业可以根据不同的数据特点和数据分析需求进行评估，选取内部企业的实际需求，最终选择最能够满足企业数据分析需求的企业级数据分析软件。