行业分析可以使用多种框架软件，具体选择哪个工具取决于分析的目的、数据类型、用户技能水平以及所需的交互性和可视化能力。以下是一些常用的行业分析框架软件和工具：

SWOT分析

用于评估行业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。

PEST分析

用于分析宏观环境中的政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）因素。

波特五力模型

用于分析行业内的竞争力量，包括供应商的议价能力、买家的议价能力、新进入者的威胁、替代品的威胁和行业内的竞争程度。

FineBI

由帆软公司开发的企业级商业智能工具，支持多种数据源接入，具备强大的数据处理和可视化功能，适合进行大数据分析。

Tableau

专注于数据可视化，界面简洁直观，支持多种数据源接入，能够快速生成各类图表，适合数据探索性分析和交互式报表制作。

Power BI

微软提供的商业智能工具，支持多种数据源接入和强大的数据可视化功能，适合创建复杂的报表和仪表盘。

QlikView

强大的数据关联和可视化工具，支持自定义报表和仪表盘，适合数据发现和分析。

SAP BusinessObjects

SAP公司提供的商业智能套件，包含多种分析工具，适合企业级数据分析和报告。

Splunk

用于日志和事件数据的收集、分析和可视化，适合监控和分析大规模系统数据。

IBM Cognos Analytics

IBM提供的商业智能工具，支持多种数据源接入和高级分析功能，适合复杂的数据分析和报告。

Domo

提供数据集成、数据可视化和业务智能功能，适合构建数据驱动的应用程序和仪表板。

Excel

广泛使用的电子表格工具，适合小规模数据的组合、汇总、计算、查询和简单图表制作。

R语言

强大的统计计算和数据分析工具，适用于复杂的数据分析和建模。

Python

简洁的语法和丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和scikit-learn，适合处理和分析大数据。

Apache Spark

开源大数据处理框架，以其优越的内存计算能力和多功能性，在处理大规模数据集时表现出色。

根据以上信息，如果需要进行全面的行业分析，可能需要结合多种工具来满足不同的分析需求。例如，可以使用Excel进行初步的数据处理和分析，然后使用FineBI或Tableau进行更高级的数据可视化和交互式分析。对于大规模数据处理，则可以考虑使用Python或R语言结合Apache Spark进行处理。