在天津选择分析软件时，可以考虑以下几个因素：
预算
商业软件：如Tableau、Power BI、FineBI等，这些工具功能强大，适合专业用户和企业，但价格较高。
免费软件：如Excel、R、Python等，这些工具免费且功能丰富，适合初学者和预算有限的用户。
功能需求
基础数据分析：Excel、SPSS、JMP等，适合初学者和需要快速上手数据分析的用户。
复杂数据可视化：Tableau、Power BI、FineBI等，适合需要制作复杂图表和仪表板的用户。
数据处理与建模：Excel（配合插件）、R、Python等，适合需要大量数据处理和建模的用户。
使用习惯
熟悉程度：如果已经熟悉Excel，可以优先考虑使用Excel及其插件进行数据分析。
编程能力：如果喜欢编程，可以选择R或Python等计算分析软件。
交互性需求：如果需要直观的交互式界面，Tableau和Power BI是不错的选择。
行业需求
特定行业软件：某些行业可能有特定的数据分析软件，如金融行业的SAS，制造业的SAP BO等。
数据量
大数据处理：对于海量数据，需要选择能够有效处理大数据的软件，如Excel（配合Power Query和Power Pivot）或R。
小数据集：对于数据量较小的用户，Excel的灵活性和方便性是其最大优势。
技术支持与服务
本地化服务：选择在当地有良好服务支持的工具，以便在遇到问题时能够及时解决。
推荐选择：
初学者：建议从Excel开始，配合Power Query和Power Pivot进行数据处理和可视化。
中级用户：可以尝试Tableau或Power BI，进行更复杂的数据可视化分析。
高级用户：如果需要更强大的数据处理和建模能力，可以选择R或Python，并搭配相应的数据分析库。
根据以上分析，可以根据具体需求和预算选择最适合自己的数据分析软件。