选择全球分析软件时，需要考虑多个因素，包括易用性、功能范围、社区支持、成本和特定需求。以下是一些推荐的工具及其特点和适用场景：

Qlik

优点：Qlik 是一款高级数据分析工具，能够帮助处理数字，支持文本、图像和社交媒体帖子等多种数据形式。它通过分析客户旅程帮助企业发现新机会、获得竞争优势并创造可持续增长。Qlik 提供强大的数据连接器，能够快速生成多个预构建的交互式仪表板，并且允许开发人员和发布者访问在线生态系统和市场，发布和销售洞察驱动的应用程序。

缺点：Qlik 旨在供精通数学和统计学的人使用，如果没有任何数学或统计背景知识，使用起来并不容易。

Microsoft Power BI

优点：Power BI 是微软旗下的产品，易于学习和使用，支持多种语言和方言，适合跨国企业。它能够轻松连接到数据源，直观展示重要内容，并进行丰富的建模和实时分析。Power BI 既可以作为个人报表和可视化工具，也能用作组项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。

缺点：对于非技术用户来说，某些高级功能可能较难掌握。

Tableau

优点：Tableau 是一款强大的数据可视化工具，能够帮助用户快速分析数据、发现数据背后的故事。通过直观的界面和丰富的图表类型，用户可以轻松创建出专业的数据可视化报告。Tableau 还提供了丰富的插件和扩展，可以根据用户需求进行定制化开发。

缺点：Tableau 的高级功能可能需要一定的学习曲线，且价格较高。

Excel

优点：Excel 是最常用的数据分析工具之一，界面友好，操作简单，提供了丰富的数据透视表、图表、公式和函数等强大的数据分析功能。它适合进行初步的数据探索、趋势分析和报告制作。

缺点：对于大数据集处理能力有限，需要精通 VBA 进行更复杂的操作。

Python

优点：Python 是一种开源且免费的编程语言，拥有强大的数据分析库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib），适合网络数据采集和自动化任务。Python 适合数据科学、机器学习和自动化脚本编写。

缺点：需要一定的编程基础，学习曲线相对较陡。

R语言

优点：R 是一种开源统计分析软件，拥有丰富的统计方法和强大的图形展示功能。R 适合统计分析、数据建模和学术研究。

缺点：学习曲线较陡，对新手不太友好。

SPSS

优点：SPSS 是一款专为统计分析设计的软件，操作简便，界面友好，适合初学者使用，统计功能强大。SPSS 适合快速入门数据分析，尤其是在不需要编程的情况下进行统计分析。

缺点：数据预处理能力较弱，需要对原始数据进行编码。

根据以上信息，企业或个人可以根据自身的需求和实际情况选择合适的分析软件。例如，如果企业需要强大的数据连接和快速生成仪表板的能力，Qlik 可能是一个好选择；如果需要易于学习和使用且支持多种语言的工具，Power BI 可能更适合；如果需要强大的数据可视化功能，Tableau 可能更合适。对于初学者或非技术用户，Excel 和 SPSS 可能更易于上手。而如果需要处理大规模数据集或进行数据科学、机器学习等高级分析，Python 和 R 语言可能更合适。