まあ、使い方は違うかもだけど、結局Excelにしとこうか、ってのはままあります。

データ分析の初心者はExcelを使い、中級者はR, Python, SAS, SPSSなどを使い、上級者は「Excel」に戻っていく「Excelに始まりExcelに終わる」 - Togetter

ホントは嫌いですが、
実用上

• グラフ書いた元のデータを参照したくなる事がある
• グラフの追加要望が発生する、追加分析が発生する

事は多くて、出力としてとりあえずExcelに転記してグラフ書く、は良くあります。
Excelは、ユーザーがごちゃっとコメント書いたりするのが嫌なのですが、とは言え、他の出力形式だと

• グラフが画像だったりすると軸の修正とかまでちまちま依頼されるのも面倒
• イチイチ追加で帳票依頼されるのも面倒

ですし。

なお、ビッグデータを扱えないやん、という人には、昔からOLAPというアイデアがあり、OLAPクライアントとしては真面目な話Excelが強いよとは言っておきます。
ビッグデータの生の値を使って解析！とかは、少サンプルな方法論を使わなくていいです。計算資源の無駄。
そんな事より、グラフで嘘作ってないか気にした方がいいです。理解されない統計手法を用いるよりは、分かってもらえる統計使いましょう。

汚いデータの、DB突っ込める形にするとかは、SASオススメしておきます。古臭い言語ですが、論理的な美しさはあんまないですが、データ加工の言語としては高速で動きます。ただし、型とかは文字型数値型のレベルまでダウングレードしますが。でも、統計にそんな複雑さいらんやん。