要制作统计软件，你可以遵循以下步骤：
需求分析
确定软件需要满足的功能需求，例如数据导入、数据清洗、统计分析、可视化、报告生成等。
评估目标用户群体，了解他们的使用习惯和需求。
选择编程语言
根据需求选择合适的编程语言，如Python、R、Java等。
Python和R是数据科学和统计分析的常用语言，具有强大的库支持。
学习相关库和工具
对于Python，可以学习NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等库。
对于R，可以学习dplyr、ggplot2、caret等包。
对于Java，可以考虑使用Weka、Apache Mahout等库。
设计软件架构
设计软件的整体架构，包括数据流、模块划分、接口设计等。
考虑软件的扩展性和维护性。
实现核心功能
编写代码实现数据处理、统计分析、数据可视化等功能。
确保代码的效率和可读性。
测试和调试
进行单元测试、集成测试和系统测试，确保软件功能的正确性和稳定性。
收集用户反馈，进行迭代优化。
文档编写
编写用户手册和API文档，帮助用户理解和使用软件。
提供示例代码和教程，降低用户的学习成本。
发布和维护
将软件发布到合适的平台，如GitHub、PyPI等。
定期更新和维护软件，修复bug，添加新功能。
社区支持
建立用户社区，提供技术支持和交流平台。
鼓励用户反馈和建议，持续改进软件。
Excel：适合初学者和基础统计分析，操作简单，功能齐全。
SPSS：适合社会科学研究，界面友好，统计方法丰富。
R语言：适合编程爱好者和高级统计分析，灵活且可扩展。
Stata：适合学术研究和经济学领域，精准的统计方法和强大的面板数据分析能力。
Minitab：提供综合的机器学习、统计分析和过程改进工具。
Tableau：可视化工具，适合图表美化和数据展示。
Power BI：微软提供的商业智能工具，强大的可视化效果。
SAS：专业的统计分析软件，功能强大但学习曲线较陡。
根据你的需求和技能水平，可以选择合适的工具和方法来制作统计软件。如果你是初学者，可以从Excel开始，逐步学习更高级的工具和编程语言。如果你有编程基础，可以直接选择R或Python等语言进行开发。