选择大数据软件时，需要根据具体需求、数据量大小、预算和技术栈的兼容性等因素进行综合考虑。以下是一些常用的大数据分析软件及其特点：

Hadoop

特点：开源框架，能够处理海量数据，具有分布式存储和计算能力。适合处理PB级别的数据存储和处理，具有高可靠性和可伸缩性。

适用场景：大规模数据分析需求，对硬件要求较高，需要大量存储和计算资源。

Spark

特点：快速、通用、可扩展的大数据处理系统，支持多种编程语言（如Java、Scala、Python等），具有内存计算和迭代计算能力。

适用场景：需要快速处理大量数据，对数据处理速度要求高的场景。

Tableau

特点：出色的可视化效果和强大的交互性，能够将复杂数据以直观、动态的图表形式展现。

适用场景：数据可视化需求高，需要直观理解数据背后故事的场景。

Power BI

特点：微软提供的商业智能工具，具有强大的数据连接、可视化和报表功能。

适用场景：企业级数据分析和报表需求，与微软生态系统集成良好的场景。

SAS

特点：专业的统计分析软件，提供丰富的统计分析方法，如因子分析、聚类分析、回归分析等。

适用场景：学术研究和专业数据分析领域，需要深入挖掘数据中的潜在模式和关系的场景。

R

特点：统计分析和图形表示的编程语言和软件环境，具有强大的数据处理和可视化能力。

适用场景：需要高级统计分析和数据挖掘的场景，具有编程能力的用户。

Python

特点：通用编程语言，拥有丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy、Dask、PySpark等），适合处理大规模数据。

适用场景：需要灵活编程和高效数据处理的大规模数据分析场景。

Excel

特点：广为人知的基础工具，适合数据量较小、分析需求相对简单的场景。

适用场景：小型企业或个人用户，需要快速进行数据整理、计算和简单图表绘制的场景。

SPSS

特点：专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和专业数据分析领域。

适用场景：需要丰富统计分析和数据挖掘工具的学术研究机构和大型企业。

根据以上信息，建议根据具体需求和场景选择合适的大数据分析软件。例如，对于大规模数据处理和分析，Hadoop和Spark是不错的选择；对于数据可视化和交互性要求高的场景，Tableau和Power BI更为合适；对于需要高级统计分析和数据挖掘的场景，SAS和R是更好的工具；而对于需要灵活编程和高效数据处理的大规模数据分析场景，Python及其相关库是理想的选择。