入手分析软件可以从以下几个方面入手：
选择合适的工具
Excel：作为入门级工具，Excel适合处理简单的数据集，具有直观的界面和强大的数据处理功能。它支持基本的数据处理和可视化，还提供诸如回归分析和方差分析等高级分析工具。Excel的易用性使其成为办公环境中不可或缺的工具。
Python：Python是一种广泛使用的编程语言，尤其在数据分析领域表现出色。它拥有丰富的库和工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，可以轻松实现数据清洗、处理、分析和可视化。Python在大数据分析和机器学习领域的应用尤为广泛，其开源特性和庞大的社区支持使其成为数据科学家的首选。
R语言：R语言是一种专为统计计算和图形展示设计的语言，广泛应用于学术界和统计研究领域。其丰富的统计学库和数据可视化能力，使得R在处理复杂统计问题时具有明显优势。
Tableau：Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，以其直观的操作和丰富的可视化功能而著称。用户可以通过拖放操作轻松创建交互式仪表板，适合进行商业智能分析。
了解公司需求
在选择数据分析软件时，首先要明确公司的需求和目标，这样才能找到最适合的工具。公司需要先为自己的需求和目标做好计划，明确需要分析的数据类型、分析方法和预期结果。
考虑产品易于操作
选择数据分析软件时，产品的易用性也是一个重要因素。软件功能要能满足企业自身需求之外，还应该简单易用，以便让企业各层人员快速学会软件，并充分利用其功能创造价值。
评估软件产品的性价比
随着科技的发展，一些新型工具应运而生，它们不仅价格低廉，还能满足一般企业的需要。在选择软件时，应考虑其性价比，确保所选的软件既符合预算又能满足实际需求。
考虑产品的售后服务
在使用软件时，难免会遇到难以解决的问题。选择数据分析软件时，应考虑产品的售后服务，确保在遇到问题时能够得到及时有效的支持。
通过以上步骤，你可以系统地入手分析软件，并根据自己的需求和实际情况选择最合适的工具。