对于小白来说，学习数学建模软件可以遵循以下步骤：
学习数学基础知识
数学建模需要一定的数学基础，包括数学分析、线性代数、概率论和统计学等。可以通过选读相关教材或参加线上课程来加强数学基础。
学习数学建模方法
了解数学建模的基本思路和方法，掌握数学建模的一些基本技巧，如建立数学模型、求解数学模型等。
选择合适的数学建模软件
Matlab：适合数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真。Matlab功能强大且易于上手，是数模比赛的常用软件。
Python：适合新手学习，解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python在数学建模中的应用非常广泛，如数据导入、线性规划等。
SPSS：主要用于数据处理、数据分析和统计建模，提供了丰富的统计分析工具，操作界面友好，输出结果美观。简单的数据使用SPSS Pro网页版更加方便。
CAD：帮助将数学概念转化为具体的图形，并进行分析和研究。CAD软件在数学建模中也有广泛应用。
Excel：内置函数丰富，适合进行基本的数据分析和图表绘制，数据预处理等。
LINGO：专门用于解决规划类问题，在处理线性规划问题上具有优势，用户不需要选择求解器。
练习和实践
选择一些简单的数学建模题目进行练习，例如利用数学模型解决一些实际问题，或者参加一些数学建模竞赛。通过实践项目练习数学建模能力，更好地理解数学建模的流程和方法。
持续学习和实践
数学建模是一个需要不断实践和学习的过程，建议多参加一些数学建模的项目和竞赛，不断提升自己的能力和水平。
建议
选择一种或几种主要的软件进行深入学习，以充分利用其提供的功能和工具。
结合数学基础进行学习，确保对数学概念有深入理解，能够更好地应用数学模型。
多参与实际项目和竞赛，通过实战提高自己的建模能力和解决问题的能力。
利用在线资源和社区，如教程、视频和论坛，加速学习过程。