人工智能（AI）在数据处理和分析方面有许多常用的软件工具。以下是一些常见的用于人工智能数据处理和分析的软件：

1. Python：Python是一种常用的编程语言，具有广泛的人工智能库和工具，如NumPy、Pandas、SciPy和Scikit-learn等。Python的易用性和丰富的库使其成为人工智能数据处理和分析的首选语言之一。

2. R语言：R语言是一种统计分析和数据可视化的编程语言，在人工智能数据处理和分析中得到广泛应用。R语言提供了许多用于数据处理、统计建模和机器学习的包，如dplyr、ggplot2和caret等。

3. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种人工智能模型，包括神经网络和深度学习模型。

4. PyTorch：PyTorch是另一个流行的开源机器学习框架，它提供了用于构建和训练深度学习模型的工具和库。PyTorch的动态计算图特性使其在实验和研究中非常受欢迎。

5. Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可用于数据处理和分析。它提供了丰富的API和库，包括Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，可用于处理和分析大规模的数据集。

6. Hadoop：Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，可用于并行处理和分析大规模数据集。

7. Tableau：Tableau是一种流行的数据可视化工具，可用于探索和分析数据。它提供了丰富的可视化功能和交互性，帮助用户更好地理解和传达数据。

8. MATLAB：MATLAB是一种数值计算和可视化的编程环境，广泛用于科学和工程领域。它提供了丰富的工具箱，包括用于数据处理和分析的统计和机器学习工具。

9. KNIME：KNIME是一个开源的数据分析平台，可用于构建和执行数据处理和分析工作流。它提供了许多内置的节点和插件，用于数据处理、机器学习和可视化等任务。

10. Orange：Orange是另一个开源的数据分析和可视化工具，可用于数据预处理、建模和可视化。它提供了直观的用户界面和大量的内置组件，使其易于使用和学习。

这些软件工具在人工智能的数据处理和分析中发挥着重要的作用，可以帮助用户处理和分析各种类型的数据，并构建高效的人工智能模型。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， 使用AI巴士可以体验先进的人工智能语言模型，设置不同的角色来创建属于自己的对话场景，获得深思熟虑的艺术灵感等。