根据权威性和时效性筛选，以下是常用于回归分析的软件及工具：

Excel

- 支持1-16个自变量的线性回归分析，提供回归方程、相关系数及拟合性检验结果，适合基础预测和教学场景。

Python

- 通过`sklearn`库（线性回归、决策树回归等）和`TensorFlow`/`PyTorch`（深度学习模型）实现，适用于复杂数据分析和模型构建。

SPSS

- 商业和学术领域常用统计软件，提供丰富的回归分析方法（如线性回归、多元回归），支持结果可视化和统计检验。

R语言

- 结合`ggplot2`进行数据可视化，支持交叉验证、敏感性分析等稳健性检验，适合学术研究和复杂数据分析。

FineReport & FineVis

- 专业数据分析工具，FineReport支持多维度报表和复杂计算，FineVis提供动态交互式可视化，适合企业级数据分析和决策支持。

其他工具：

MATLAB：控制系统仿真常用，支持回归分析但需结合其他工具使用；

SAS：商业统计软件，功能全面但学习曲线较陡。

注意事项：选择工具时需结合数据类型（如结构化数据选Excel/R，非结构化数据选Python）和分析目标（基础预测或深度学习）。