设计一个统计软件可以从以下几个方面入手：
需求分析
确定软件需要统计的内容，例如词频、字符出现次数、行数、段落数等。
确定目标用户群体，以便设计符合其使用习惯的界面和功能。
选择合适的编程语言和库
根据需求选择合适的编程语言，如Python、Java、C++等。
选择适合的库，例如Python的`collections`库、`pandas`库、`jieba`库等。
设计软件架构
设计软件的整体架构，包括前端界面、后端处理、数据存储等部分。
确定各个模块的功能和接口。
实现核心功能
实现文本预处理，如转换为小写、去除标点符号、分词等。
实现统计功能，如词频统计、字符类型分布统计等。
实现结果展示和导出功能，如表格、图表、文本文件等。
界面设计
设计简洁明了的用户界面，确保用户可以轻松上手。
提供批量处理和定制化选项，满足不同用户的需求。
测试和优化
对软件进行测试，确保功能的正确性和稳定性。
根据测试结果进行优化，提高软件的性能和用户体验。
```python
import pandas as pd
import re
def count_words（text）:
把文本转换成小写，这样不区分大小写
text = text.lower（）
用正则表达式去掉标点符号
words = re.findall（r'\w+', text）
使用pandas进行词频统计
word_counts = pd.Series（words）.value_counts（）
return word_counts
def analyze_chars（text）:
将文本转换为字符列表
char_list = list（text）
使用pandas进行字符统计
char_counts = pd.Series（char_list）.value_counts（）
return char_counts
示例文本
sample_text = "Python是世界上最受欢迎的编程语言之一! Python可以用来做网站、爬虫、数据分析， Python真是太棒了!"
词频统计
word_counts = count_words（sample_text）
print（"词频统计结果："）
print（word_counts）
字符类型分布统计
char_counts = analyze_chars（sample_text）
print（"\n字符类型分布统计结果："）
print（char_counts）
```
建议
用户反馈：在设计过程中，多收集用户反馈，确保软件满足实际需求。
持续更新：根据用户反馈和市场需求，持续更新和优化软件功能。
多平台支持：考虑支持不同的操作系统和平台，提高软件的可用性。