企业大数据分析可以选择以下几种软件：

FineBI

特点：FineBI是一款由帆软公司推出的商业智能（BI）软件，具备强大的数据分析与可视化能力。它支持多种数据源，包括数据库、Excel、CSV等，并且具有拖拽式操作界面，易于上手。FineBI还支持复杂的数据清洗、转换和聚合操作，适合需要实时数据分析的企业。

Tableau

特点：Tableau是一款广受欢迎的数据可视化工具，以其简单直观的界面和强大的数据处理能力闻名。它支持与各种数据源的集成，能够帮助用户创建复杂的数据图表和报告。无论是数据分析初学者还是专业分析师，Tableau都能提供全面的解决方案。

Power BI

特点：Power BI是微软推出的商业智能解决方案，依靠与Excel的无缝集成，成为众多企业数据分析的重要工具。它提供了强大的实时数据更新和丰富的自定义功能，用户可以通过简单的操作将分散的数据整合到一个直观的仪表板中，快速生成有洞察力的报告。

Hadoop

特点：Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，主要用于处理大规模的数据集。其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，适合需要处理海量数据的企业。

Spark

特点：Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了比Hadoop更快的处理速度，特别是在内存中进行数据处理时。Spark支持多种数据处理任务，包括批处理、流处理、机器学习和图处理，适合需要快速处理和分析大数据的场景。

QlikView

特点：QlikView是一款数据关联和可视化工具，通过单一的数据模型提供全面的视图，适合需要进行关联分析的企业。

SAS

特点：SAS是一款广泛应用于统计分析的商业智能软件，提供了强大的数据处理和可视化功能，适合需要进行复杂统计分析的企业。

R语言和Python

特点：R语言和Python是两种广泛使用的编程语言，特别适用于处理大规模数据集和构建复杂的机器学习模型。它们在数据分析领域有着广泛的应用，适合需要进行高级数据分析的企业。

根据企业的具体需求和资源情况，可以选择适合的工具来进行大数据分析。对于需要快速处理和分析大数据、具备强大可视化能力和易用性的企业，FineBI、Tableau和Power BI是不错的选择。对于需要处理海量数据、进行复杂统计分析的企业，Hadoop、Spark和SAS可能更为合适。而R语言和Python则适合需要进行高级数据分析和建模的企业。