数据分析软件的要求包括以下几个方面：

简单易学的特点

软件应易于上手，即使不是数据分析的专业人员也能够快速掌握并有效使用，从而帮助用户更好地理解市场趋势。

数据安全性

软件需要提供强大的数据安全保护措施，包括访问控制和数据加密等，以确保企业数据的安全，防止数据丢失和泄漏。

高效的数据处理能力

软件应能够处理大规模和复杂的数据集，支持快速的数据计算和分析，包括对新增数据的即时分析和对比，以及从多个角度进行数据挖掘。

数据可视化

软件应提供丰富的图表和可视化工具，帮助用户将数据分析结果以直观的方式呈现，并进行历史数据追踪和市场趋势预测。

扩展性

软件应具有良好的扩展性，能够通过增加硬件资源或优化算法来应对数据量和计算需求的增长。

多种数据处理技术

大数据分析软件需要支持多种数据处理技术，如分布式计算（Hadoop和Spark），以及多种数据格式（CSV、JSON、Parquet等），以适应不同数据来源和应用场景。

灵活的定制和扩展

软件应允许用户根据自身需求进行定制和扩展，提供灵活的数据分析和报告功能。

满足业务需求

软件的功能应满足业务需求，包括数据处理、分析和报告的各个方面，并且能够适应不同规模和类型的数据分析任务。

硬件需求

用户在选择数据分析软件时，需要注意软件对硬件的需求，包括计算机配置和网络速度等，以确保软件在实际应用中的性能。

系统维护与升级

软件需要提供定期的系统检查和维护服务，以确保系统的稳定运行，并及时更新和升级以适应新的需求和技术发展。

根据这些要求，企业和个人用户可以根据自身的具体需求和场景选择合适的数据分析软件。例如，对于中小企业，Excel和Python可能是较为实用的选择；而对于大型企业或需要深度数据分析的场景，则可能需要考虑更为专业和强大的工具，如Tableau、FineBI或R等。