在分析案例时，可以根据不同的需求和场景选择合适的软件。以下是一些常用的数据分析软件及其适用情况：

Excel

适用场景：适用于小规模数据处理和初步的数据分析，如数据整理、图表制作、数据透视表和基本的统计分析。

功能特点：Excel具备强大的公式和宏编程语言VBA，可以进行复杂的数据操作和可视化。其用户界面直观，适合初学者和需要快速进行数据分析的用户。

Python

适用场景：适用于大规模数据处理和复杂的分析任务，如机器学习、深度学习、数据清洗和可视化。

功能特点：Python是一种灵活的编程语言，拥有丰富的库和框架（如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn），支持从数据处理到可视化的全方位操作。Python的开源特性和庞大的社区支持使其成为数据科学家的首选工具之一。

Tableau

适用场景：适用于需要将大量数据快速转化为易于理解的图表和仪表板，特别是复杂数据的可视化展示。

功能特点：Tableau具备强大的数据可视化功能，用户通过拖拽即可创建各类图表和仪表盘，无需编程知识。它与Excel和多种数据源有良好的集成，适合非技术用户理解数据。

Power BI

适用场景：适用于需要整合微软生态系统的数据，进行数据抽取、处理、分析到报告的全流程服务。

功能特点：Power BI是微软产品，与Excel、Azure等微软应用程序无缝集成，提供了丰富的数据建模和实时分析功能。它适合需要跨部门数据共享和协作的用户。

SPSS

适用场景：适用于需要清晰、直观的数据分析结果，尤其是统计分析和数据分析教学。

功能特点：SPSS的分析结果清晰、直观、易学易用，可以直接读取EXCEL及DBF数据文件。它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。

R语言

适用场景：适用于需要灵活的数据操作和高效的向量化运算，特别是科研和统计分析。

功能特点：R语言是统计分析的专业工具，提供丰富的统计方法和数据分析功能。它适合进行复杂的建模和预测，用户可以通过编写R脚本来完成各种数据分析任务。

根据以上分析，选择合适的软件可以更高效地进行案例分析。对于初学者或需要快速进行初步数据分析的用户，Excel是一个很好的选择。对于需要处理大规模数据或进行复杂分析的用户，Python和R语言更为合适。而Tableau和Power BI则适合需要将数据可视化展示给非技术用户的场景。SPSS则适合需要严谨统计分析结果的学术和科研场合。