制作统计类软件的关键步骤如下：

明确需求

确定软件的功能和目标用户。例如，为制造业设计一个生产数据统计软件，需要了解生产流程中的关键数据点，如生产率、设备使用率、废品率等。

考虑不同用户角色的需求，如操作员、生产经理和高级管理层，他们对数据的需求和使用方式可能不同。

选择合适的技术栈

根据需求和熟悉程度选择合适的编程语言和工具。常见的统计软件有Excel、SPSS、R、Python等。

对于初学者，Excel是一个很好的起点，因为它操作简单且功能齐全。

对于需要更专业统计分析的用户，SPSS提供了傻瓜式操作界面和强大的统计分析功能。

对于喜欢编程的用户，Python以其丰富的数据分析库和简洁的语法是一个流行的选择。

设计用户友好的界面

界面应当直观、简洁、易于导航，让用户能够轻松地执行所需的操作。

考虑用户的使用习惯和需求，尽量减少用户的学习成本。

实现数据采集和存储

确定数据的来源和采集方式，如从数据库、API、文件等。

确保数据的准确性和完整性，进行数据清洗和处理。

确保数据分析和报告功能

选择合适的统计方法进行分析，如描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。

将分析结果以图表或文字的形式展示出来，便于其他人理解和使用。

进行测试和迭代

在开发过程中不断进行测试，确保软件的功能和性能符合预期。

根据用户反馈进行迭代和优化，提高软件的实际应用价值。

集成第三方系统平台数据 （如果需要）：

通过API集成第三方系统平台的数据，扩展软件的功能。

Excel：

适合基础数据整理和简单统计分析，提供了丰富的图表工具。

SPSS：适合社会科学研究，具有可视化操作和丰富的统计方法。

R语言：适合高级统计分析，具有强大的统计建模能力和丰富的扩展包。

Python：适合数据处理、分析和可视化，可以使用Pandas、NumPy、Matplotlib等库。

Tableau：适合商业智能，能够快速创建各种类型的图表和报表。

Google Sheets：适合在线数据整理和简单统计分析。

通过以上步骤和工具，你可以根据自己的需求制作出功能强大的统计类软件。