• Octave: 免费开源的矩阵计算工具，适合数值分析和线性代数，适合在桌面安装,功能强大且与Matlab兼容。
• Maxima: 开源的代数系统，适合数学研究,但可能在科学计算中使用有限。
• R: 适合统计分析，但需要编程知识,适合数据可视化和数据分析。

数据可视化软件推荐：

• Matplotlib (Python): 用于数据可视化，适合Python环境,适合个人使用。
• Tableau: 数据可视化工具，适合商业数据分析,适合桌面使用。
• Origin: 数据分析和可视化软件，适合高级用户,适合桌面安装。

免费软件特点：

• Octave: 与Matlab兼容，免费,但功能稍弱。
• R: 统计分析，适合大数据,但需要编程。
• Maxima: 强调代数,适合数学研究。

社区和功能：

• Octave: 有专业的社区,支持性好。
• Matlab: 专业社区,功能强大。
• Maxima: 社区支持强,适合数学研究。

考虑因素：

• 预算和时间：预算有限优先考虑免费软件,但需确保足够功能。
• 社区和专业性：选择有专业社区支持的软件。
• 环境支持：确保适合桌面或服务器环境。

根据需求评估后，推荐使用Octave和Maxima，这些软件在数值计算和科学分析中表现良好，适合在办公室安装，且社区支持强，R适合统计分析，但需编程能力，适合数据可视化项目，在预算和时间限制下,优先选择Octave和Maxima。