统计软件建模数据的过程通常包括以下几个步骤：

选择合适的统计方法和模型

根据研究的目的和问题，选择合适的统计方法和模型。例如，线性回归、逻辑回归、决策树等。

数据收集和预处理

收集相关数据并进行预处理，包括数据清洗（处理缺失值、异常值等）、变量选择（选择对模型有显著影响的变量）等。

数据导入和准备

使用统计软件或编程语言（如Python）导入数据。常用的库包括`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数值计算。

模型建立和参数估计

利用统计软件或编程语言进行模型的建立和参数估计。例如，使用`statsmodels`库进行线性回归分析时，可以通过以下代码实现：

```python

import statsmodels.api as sm

import numpy as np

创建数据集

X = np.random.rand(100, 1) * 10

y = 2 * X + 1 + np.random.normal(0, 1.5, (100, 1))

添加常数项

X = sm.add_constant(X)

构建模型

model = sm.OLS(y, X).fit()

```

模型诊断

在建立模型过程中需要进行模型诊断，如残差分析和假设检验等，判断模型是否符合统计假设。例如，可以通过查看模型的摘要信息（如R平方值、p值、置信区间等）来评估模型的性能。

模型解释和推断

根据模型结果进行解释和推断，评估模型的拟合度和预测效果。例如，可以解释回归系数的意义，预测新的数据点等。

模型优化

根据模型诊断的结果，可能需要对模型进行调整，如变量选择、模型参数的优化等，以提高模型的预测准确性和解释能力。

通过以上步骤，可以建立并验证可靠的统计模型来解决实际问题。