处理面板数据可以使用以下几种软件：

R语言：

R语言是一种广泛用于统计分析和数据可视化的编程语言，提供了许多包和函数用于处理面板数据模型。其中，plm包是一个常用的面板数据分析包，提供了固定效应模型、随机效应模型、差分面板模型等基本功能。

Python：

Python是一种通用的编程语言，也可以用于处理面板数据模型。Python的pandas库提供了丰富的面板数据处理功能，包括面板数据的合并、转换、分组和计算等。另外，statsmodels库也提供了面板数据模型的统计分析功能。

Stata：

Stata是一种专门用于统计分析的软件，提供了强大的面板数据分析功能。在Stata中，可以使用面板数据命令，如xtreg、xtabond等来估计面板数据模型。

MATLAB：

MATLAB是一种用于科学计算和数值分析的编程语言，也可以用于处理面板数据模型。MATLAB的Econometrics Toolbox提供了面板数据分析的函数和工具，包括面板数据模型的估计、假设检验和模型诊断等。

Eviews：

Eviews是一种专门用于面板数据分析和计量经济学模型的软件，支持多种面板数据模型的分析，包括固定效应模型、随机效应模型等。

Gretl：

Gretl是一个开源的统计软件，适用于面板数据和其他统计模型的分析。

FineBI：

FineBI是一款专业的数据分析和可视化工具，支持多种数据源的连接，具有强大的数据源连接能力和高度交互性，适合企业进行数据分析和决策。

Tableau：

Tableau是一款全球知名的数据可视化和商业智能工具，支持多种数据源的连接，具有强大的数据可视化能力和高度交互性。

Power BI：

Power BI是微软推出的一款数据可视化和商业智能工具，支持多种数据源的连接，具有强大的数据可视化能力和高度交互性。

QlikView：

QlikView是一款数据可视化和发现工具，支持多种数据源的连接，具有强大的数据可视化能力和高度交互性。

Looker：

Looker是一款数据分析和可视化平台，支持多种数据源的连接，具有强大的数据可视化能力和高度交互性。

根据具体需求和偏好，可以选择合适的软件进行面板数据的处理和分析。例如，对于需要高级统计模型和可视化功能的研究者，R语言和Python可能是较好的选择；对于需要快速分析和报告的用户，Excel、FineBI和Tableau可能更为合适。