数据清洗的软件选择取决于具体需求，包括数据量大小、数据清洗的复杂度、易用性要求以及是否需要与其他工具或语言集成等。以下是一些常见的数据清洗工具及其特点：

Excel

特点：功能强大，适用于小规模数据处理，用户友好，但处理大规模数据和复杂任务时有限制。

Python

特点：语言简洁、易读、可扩展，拥有丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy、SciPy），适合大规模数据处理和复杂任务。

VBA（Visual Basic for Applications）

特点：主要用于自动化Windows应用程序，扩展现有功能，适用于简单的数据清洗任务。

OpenRefine

特点：开源的数据清洗工具，用户友好，支持强大的数据转换功能，适合需要自定义清洗规则的场景。

SQL

特点：标准的关系型数据库查询语言，适用于管理和操作关系型数据库，进行复杂的数据查询和过滤。

Apache Spark

特点：分布式计算框架，适合处理大规模数据集，支持多种数据处理任务。

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，适合企业级数据处理。

Tableau Prep

特点：数据清洗工具，智能改正拼写错误，适合需要图形操作和自动化清洗任务的场景。

Power Query

特点：微软设计的M语言，用于数据清洗工作，无需编写代码即可完成多种数据清洗任务。

R

特点：专门用于数据分析和统计建模的编程语言，提供丰富的数据处理和清洗功能，适合统计分析任务。

根据以上信息，以下是一些建议：

对于小规模数据处理和初学者：Excel是一个很好的选择，因为它简单易用且功能强大。

对于大规模数据处理和复杂任务：Python和Apache Spark是更好的选择，因为它们具有强大的数据处理能力和可扩展性。

对于需要自定义清洗规则的场景：OpenRefine和Power Query提供了灵活的数据清洗功能。

对于统计分析任务：R是一个强大的工具，适合进行复杂的统计分析和数据清洗。

对于企业级数据处理：FineDataLink提供了全面的数据清洗和分析功能，适合大型企业使用。

最终选择哪个工具或软件，应根据具体需求和场景来决定。