数据统计软件可以通过以下步骤进行运用：

定义分析目标

在开始使用任何工具之前，首先要明确您的分析目标。您是希望描述数据的基本特征，还是要建立预测模型？明确目标后，才能选择适合的方法和工具。

数据准备和清洗

数据清洗是数据分析的关键步骤。无论使用哪种工具，首先要确保数据的准确性和完整性。去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等都是必要的步骤。

选择合适的工具

根据分析目标和数据特点选择合适的工具。常见的工具包括Excel、R语言、Python、SPSS和Tableau等。

数据导入和清洗

使用所选工具导入数据，并进行清洗和预处理。例如，使用Python的pandas库可以读取Excel文件并进行数据清洗。

数据分析和统计

利用所选工具提供的功能进行数据分析和统计。例如，使用Excel进行描述性统计、相关分析和回归分析；使用R语言进行复杂的数据分析和建模；使用Python进行更高级的数据处理和分析任务，如机器学习和人工智能应用。

数据可视化

使用数据可视化工具（如Tableau或Excel的图表工具）将分析结果转化为图表，便于理解和展示数据趋势和洞察。

结果解释和报告

对分析结果进行解释，并撰写报告。确保报告清晰、准确，便于决策者理解和使用。

维护和更新

定期检查和维护数据，确保数据的准确性和一致性。同时，根据新的需求更新分析方法和工具。

通过以上步骤，可以有效地运用数据统计软件进行数据分析，从而得出有价值的洞察和结论。