日常数据处理可以使用以下几种软件：

Excel：

作为数据分析的入门级工具，Excel广泛应用于日常数据处理和统计分析中。它具有直观的界面和强大的功能，适合新手快速上手。通过Excel，用户可以进行数据输入、计算、图表生成等操作，是学习数据分析的基础。

Python：

Python以其开源、灵活和易学的特点在数据分析领域备受欢迎。它拥有丰富的库，如NumPy（用于数值计算）、Pandas（用于数据处理）、Matplotlib（用于数据可视化）等，能够满足不同层次的数据分析需求。随着Python的普及，越来越多的企业和个人选择使用Python进行数据分析。

R语言：

R语言是一种专注于统计分析和数据可视化的编程语言。尽管学习曲线相对陡峭，但其强大的功能使其成为数据科学家的首选工具。R语言特别适合进行复杂的统计分析和数据挖掘。

Tableau：

Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，以其直观的操作和丰富的可视化功能而著称。用户可以通过拖放操作轻松创建交互式仪表板，适合进行商业智能分析。

Power BI：

Power BI是微软推出的商业分析工具，与Microsoft Office兼容性良好，适合多部门协同工作。它支持实时数据分析和可视化，能够帮助企业快速做出数据驱动的决策。

SQL：

SQL（结构化查询语言）是进行数据操作和定义的基础工具。通过SQL，用户可以高效地管理数据库中的数据。

Google数据工具：

包括Google Sheets和Google Data Studio等，这些工具都有着出色的易用性，并且是免费的，适合初学者进行数据分析和可视化。

Tabula：

用于从PDF文件中提取数据表格，可以大大简化从PDF获取数据表格的繁琐过程。

后羿采集器：

这是一个数据抓取软件，可以自动抓取网页数据并导出为Excel格式，适合进行网络数据的采集和处理。

根据具体需求和技能水平，可以选择合适的工具进行日常数据处理。对于初学者和需要快速上手的情况，Excel和Google数据工具是很好的选择。对于需要更复杂数据分析的用户，Python和R语言可能更为合适。而对于需要数据可视化和商业智能分析的用户，Tableau和Power BI则更为适用。