选择合适的数据库软件取决于具体的需求、数据量、以及使用场景。以下是一些常用的数据库软件及其适用情况：

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、简单图表制作和数据透视表。

优点：普及度高，操作简单，学习曲线平缓，适合初学者。

缺点：功能有限，不适合处理大规模数据或进行复杂的数据分析。

SQL

适用场景：适用于需要频繁查询和管理大量数据的任务，如数据仓库和关系型数据库。

优点：是一种设计用于操作关系数据库的语言，能够执行复杂的查询和数据操作。

缺点：需要一定的SQL知识，且不适合进行高级的数据分析和可视化。

Python（Pandas库）

适用场景：适用于数据清洗、分析、可视化和机器学习任务，特别是处理大规模数据集。

优点：拥有丰富的库（如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn），支持从数据整理到可视化和机器学习的各类任务。

缺点：需要一定的编程知识，且对于初学者来说学习曲线较陡峭。

Tableau

适用场景：适用于需要将大量数据转化为直观图表和仪表板的商业分析和商业智能场景。

优点：具备强大的数据可视化功能，用户可以通过拖拽操作创建各类图表和仪表盘，无需编程知识。

缺点：价格较高，且数据连接和集成可能需要额外的工作。

Power BI

适用场景：适用于需要与微软生态系统（如Excel、Azure等）紧密集成的数据分析场景。

优点：与Excel、Azure等微软应用程序无缝集成，提供了数据抽取、处理、分析到报告的全流程服务。

缺点：主要面向微软用户，且价格较高。

GBase 8a

适用场景：适用于具有大规模数据的在线统计分析和即时查询需求的数据分析和商业智能市场。

优点：具有高效复杂统计和分析能力，支持TB级数据，查询和统计分析性能突出。

缺点：主要面向特定行业和场景，且需要专业的数据库管理知识。

Vertica

适用场景：适用于需要实时数据分析和处理大规模数据集的场景。

优点：支持列式存储和计算，具有极高的查询性能，支持实时数据装载和秒级分析。

缺点：价格较高，且需要专业的数据库管理知识。

DataInnovator

适用场景：适用于需要一站式解决数据处理各种痛点的场景。

优点：集成了常见的数据处理功能，安装和使用简单，适合快速数据处理。

缺点：可能缺乏一些高级的数据分析和可视化功能。

根据以上分析，以下是一些建议：

对于初学者，可以先从Excel开始，逐步学习SQL和Python。

对于需要处理大规模数据集，可以选择GBase 8a或Vertica。

对于需要快速数据可视化和仪表板，Tableau是一个很好的选择。

对于需要与微软生态系统紧密集成，Power BI是一个理想的选择。

希望这些建议能帮助你选择最适合自己的数据库软件。