设计信息统计软件的过程可以分为以下几个关键步骤：
明确需求
用户需求分析：了解用户希望通过统计软件实现哪些功能，例如数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等。
业务流程梳理：明确用户在使用统计软件时的操作步骤和工作流程，设计出符合用户习惯的操作界面和交互流程。
设计架构
数据源与数据处理：确定数据的来源（如数据库、文件、API等）和处理方式（包括数据采集、数据清洗、数据转换等）。
系统架构设计：设计软件的整体结构，包括前端、后端和数据库等部分。前端负责用户界面的展示和交互，后端负责业务逻辑的处理和数据存储，数据库负责数据的存储和管理。
选择开发工具
根据项目需求选择合适的开发工具和框架，例如使用Python进行数据分析，选择合适的数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn等）。
实施开发
按照设计文档进行编码工作，逐步实现各个功能模块。
采用模块化开发，确保代码的可维护性和可扩展性。
测试与部署
进行单元测试、集成测试和系统测试，确保软件的质量和稳定性。
部署软件到测试环境或生产环境，进行实际应用测试。
用户反馈与优化
收集用户反馈，根据反馈进行软件优化和功能迭代。
定期更新软件，修复bug，提升用户体验。
示例：短信统计分析系统软件设计
需求分析
自动提取短信数据。
分析短信内容，提供数据统计和分析功能。
用户管理和数据可视化界面。
架构设计
数据源与数据处理：短信数据存储在数据库中，使用正则表达式等技术自动提取短信内容。
系统架构设计：前端使用HTML、CSS、JavaScript等技术，后端使用Python进行数据处理和分析，数据库使用MySQL或MongoDB。
开发工具
使用Python进行开发，结合Pandas、NumPy等库进行数据处理。
使用MySQL或MongoDB存储数据。
使用前端框架如React或Vue.js进行界面开发。
实施开发
设计数据库表结构，编写数据提取脚本。
开发数据分析和统计功能模块。
实现用户管理和数据可视化界面。
测试与部署
在测试环境中进行功能测试和性能测试。
部署到服务器，供用户使用。
用户反馈与优化
收集用户反馈，优化软件功能和用户体验。
定期更新软件，修复bug。
通过以上步骤，可以设计出一个功能完善、性能优良的信息统计软件。