数据清洗可以使用以下几种软件：

思迈特软件Smartbi

特点：具有强大的数据清洗功能，支持异构数据和内置排序、去重、映射等数据预处理功能。采用分布式计算架构，提高数据处理性能。

Excel

特点：广泛应用于数据分析和辅助决策操作，可以处理各种数据，但对于大量数据的处理性能可能较低。具有强大的计算能力和广泛的用户基础。

Python

特点：简洁、易读、可扩展的面向对象动态语言，适用于开发独立的大型项目和数据清洗任务。有许多库和包（如Pandas、NumPy、SciPy）可供使用，方便进行数据转换、过滤、去重、缺失值处理等操作。

VBA（Visual Basic宏语言）

特点：主要用于扩展Windows的应用功能，可以使现有的应用程序自动化，并通过自定义创建解决问题的方案。

OpenRefine

特点：开源的数据清洗工具，支持多种文件格式，功能包括数据清洗、转换、合并、分组和可视化。用户友好的界面和强大的数据转换功能。

R

特点：专门用于数据分析和统计建模的编程语言，提供了丰富的数据处理和清洗功能，如数据重塑、变量转换、缺失值处理等。具有强大的统计分析能力和可视化功能。

SQL

特点：结构化查询语言，用于管理和操作关系型数据库。可以进行复杂的数据查询和过滤，并执行诸如去重、合并、排序等操作。

Apache Spark

特点：大数据处理框架，适用于大规模数据集的清洗和分析。

Power Query

特点：微软提供的数据清洗工具，能够将多源数据集中并统一转换成所需的格式。与Excel无缝衔接，使日常的重复工作实现自动化。

Tableau Prep

特点：Tableau的数据清洗工具，能够智能改正拼写错误，完成数据清洗任务。自动化方面与Power Query相比有一定差距，但提供了图形操作界面。

FineDataLink

特点：低代码/高时效的数据集成平台，功能强大，支持多种数据源和高级数据处理功能，非常适合企业级数据处理。

根据具体需求和数据量大小，可以选择适合的工具进行数据清洗。对于小规模数据处理，Excel和Power Query是很好的选择；对于大规模数据处理和复杂任务，Python、R和Apache Spark更为合适。