数据分析常用的编程软件有多种，以下是其中一些常见的：

Python：Python是一种高级编程语言，具有简洁、易学、功能强大的特点。它拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以方便地进行数据处理、统计分析、可视化等操作。

R：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它具有丰富的统计分析函数库，如dplyr、ggplot2等，可以进行数据处理、建模、可视化等操作。R语言也是数据科学领域的标准工具之一。

SQL：SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的编程语言。在数据分析中，SQL常用于从数据库中提取数据、进行数据筛选、聚合、连接等操作。常见的SQL数据库包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。

MATLAB：MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的高级编程语言和环境。它提供了丰富的数值计算、数据处理、可视化等功能，并且具有友好的交互界面，适用于各种科学和工程领域的数据分析任务。

SAS：SAS是一种商业化的统计分析软件，广泛应用于数据挖掘、统计分析、预测建模等领域。SAS提供了丰富的数据处理、统计分析和报告生成功能，适用于大规模数据分析和复杂模型的建立。

除了以上几种编程软件，还有其他一些工具和库，如Excel、Tableau、Power BI等，它们提供了可视化界面和简化的操作方式，适用于非专业编程人员进行简单的数据分析和可视化。根据具体的需求和个人的喜好，可以选择适合自己的编程软件进行数据分析工作。