对于大数据软件的学习难度，以下是一些推荐的工具及其特点：

Excel

特点：Excel是Microsoft开发的一款电子表格软件，界面直观，操作简单，适合大数据初学者进行基本的数据处理和分析。

适用人群：适合对大数据分析有初步了解，且需要快速进行数据整理和简单分析的用户。

Python

特点：Python是一种高层次编程语言，语法简洁易懂，拥有丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy和Matplotlib），使得数据处理、分析和可视化变得更加简单。Python的社区活跃，学习资源丰富。

适用人群：适合初学者和需要深入数据分析、机器学习的用户。

R

特点：R是GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的统计计算和图形绘制工具。R语言适合进行复杂的统计模型和数据可视化，拥有CRAN（Comprehensive R Archive Network）提供的丰富包资源。

适用人群：适合有一定统计背景，需要进行复杂数据分析和可视化的用户。

Hadoop

特点：Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，进行高速运算和存储。

适用人群：适合需要掌握大数据处理技术，尤其是分布式计算和存储的用户。

Spark

特点：Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，支持交互式查询和迭代工作负载，与Hadoop相似但某些方面更优越。

适用人群：适合需要进行大规模数据处理和实时分析的用户。

SQL

特点：SQL是结构化查询语言，专门用于管理和操作关系型数据库，适合处理结构化数据。

适用人群：适合需要处理和分析关系型数据库数据的用户。

Tableau

特点：Tableau是一款流行的数据可视化和分析工具，通过直观的拖放式界面，用户可以快速创建交互式的仪表板和报表。

适用人群：适合需要进行数据可视化和探索性分析的用户，尤其是需要快速将数据转换为直观图表和仪表板的专业人士。

建议：

初学者：建议从Excel开始，因为它的操作简单直观，容易上手。然后可以学习Python，因为其语法简洁且资源丰富，适合后续深入学习和实际应用。

有一定基础的用户：可以根据具体需求选择R、Hadoop、Spark或SQL进行深入学习。如果需要数据可视化，Tableau也是一个很好的选择。

进阶用户：可以综合考虑Python、R和SQL，根据具体项目需求选择合适的工具进行更深入的学习和应用。

通过以上分析，可以根据个人学习需求和实际情况，选择最适合自己的大数据学习工具。