在数据编程领域，以下软件都是非常值得推荐的：

Python

特点：Python是一种通用编程语言，因其简洁的语法和强大的数据科学库（如Pandas、SciPy、NumPy）而著名。它适合进行数据清洗、处理、分析和机器学习。Python的多功能性使其成为数据编程的理想选择。

适用场景：广泛应用于数据科学、机器学习、数据可视化等领域。

R

特点：R是另一种专门用于统计分析的编程语言，提供了强大的环境用于定制各种统计模型和图表。R语言还内置了强大的图形工具，可以用于制作高质量的数据可视化。Shiny包甚至允许用户构建Web应用。

适用场景：特别适合进行高级统计分析和数据可视化，适合数据科学家和统计学家。

SQL

特点：SQL是处理关系型数据库的专门语言，可以有效地执行数据查询、更新记录、管理和优化数据库。几乎所有数据工作都会涉及到SQL，因此掌握它对于理解数据结构和进行复杂数据提取至关重要。

适用场景：数据分析师和数据库管理员。

Tableau

特点：Tableau是一种流行的数据可视化工具，可以帮助用户创建交互式和动态的数据可视化图表。它提供了丰富的数据连接和分析功能，适用于从简单的数据探索到复杂的数据分析和报告。

适用场景：数据分析师和报告制作者。

Excel

特点：Excel是一种广泛使用的电子表格软件，也可以用于数据分析。它拥有强大的数据处理和计算功能，可以进行简单的数据清洗和分析。

适用场景：初学者和需要快速进行数据分析和处理的场景。

建议

初学者：可以从Python开始，因为它的语法简单明了，上手快，并且有丰富的学习资源和社区支持。

统计分析师：R语言是更好的选择，因为它提供了更多的统计分析和数据可视化工具。

数据库管理员：必须学习SQL，因为它是处理关系型数据库的标准语言。

数据分析师和报告制作者：Tableau可以帮助你将数据转化为直观和易于理解的可视化图表。

需要快速处理数据的人：Excel是一个简单且强大的工具，适合快速进行数据清洗和分析。

根据你的具体需求和背景，选择适合你的工具并学习并熟练运用它们，将有助于你在数据分析和数据处理方面取得更好的效果。