学习软件分析可以从以下几个方面入手：
选择合适的工具
基础工具：如Excel和Python。Excel适合进行基本的数据处理和分析，而Python则拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，适合进行复杂的数据处理和可视化。
高级工具：如FineBI、Tableau、SAS和R。这些工具适合进行更高级的数据分析和商业智能，能够处理更复杂的数据分析任务和数据可视化需求。
掌握基础知识
数据分析基础：理解数据类型、数据清洗、数据转换、数据聚合等基本概念。
统计学和机器学习基础：掌握基本的统计方法，如描述性统计、推断统计、回归分析、聚类分析、决策树等，以及机器学习的基本算法和应用场景。
学习软件操作
界面熟悉：了解并掌握所选软件的用户界面、菜单、工具栏和快捷键。
功能掌握：学习软件的各种功能，如数据导入导出、数据清洗、数据分析、结果可视化等。
项目实践：通过实际项目来应用所学知识，提高实际操作能力。
参考学习资源
官方文档：阅读软件的官方文档，了解软件的功能和使用方法。
在线教程：利用在线教程和视频课程进行学习，这些资源通常包含详细的步骤和实例。
书籍：购买或借阅相关书籍，系统学习软件分析的理论知识和实践技能。
社区论坛：参与在线社区和论坛的讨论，与其他用户交流学习心得和解决问题。
持续学习和实践
迭代学习：在项目开发阶段不断重复捕获需求、整理需求、验证需求的过程，及时纠正需求理解的偏差。
多思考：避免惯性思维，多从不同角度思考问题，提高分析能力和解决问题的能力。
利用网络资源：充分利用互联网上的学习资源和工具，如JIRA、Confluence、Trello等需求管理工具，提高工作效率。
通过以上步骤和方法，可以逐步掌握软件分析的技能，并在实际项目中应用，从而提升自己的分析能力和工作效率。