确定软件并发数据的方法主要包括以下几种：
参考历史业务数据
分析历史业务数据，如用户登录、课程访问等，统计出同时在线的最大用户数以及每秒的请求数量，以此作为性能测试并发数的参考基准。
目标导向法
根据系统的预期目标来确定并发数。例如，如果系统计划在未来半年内用户量增长50%，并且要保证在促销活动等高峰时段的响应时间不超过3秒，可以根据当前系统性能指标和用户增长预期，计算出需要测试的并发数范围。
经典公式法
平均并发用户数：$C = \frac{nL}{T}$，其中$n$是平均每天访问用户数，$L$是用户平均每天的访问时长，$T$是被考察的时间长度。
并发用户数峰值：$C' = C + 3\sqrt{C}$。
基于PV计算法
假设一个网站每天的PV（页面访问量）是已知的，可以根据二八原则（即80%的访问量集中在20%的时间内）来估算TPS（每秒事务数），然后结合经验因子（如3）来估算并发量。
系统用户数计算法
并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%。
性能测试法
使用性能测试工具（如Apache JMeter）进行压力测试，模拟不同并发用户数下的系统性能，以确定系统的并发处理能力。
实时分析
利用实时分析工具查看各项目下游戏实时并发数据趋势和对比，不同规格实时并发，不同用户调度等级实时并发，资源维度实时并发和并发历史趋势与对比特征分析。
建议
综合分析：结合历史数据、业务目标和系统性能指标，采用多种方法进行综合分析，以获得更准确的并发数估算。
逐步测试：在性能测试中，从较低的并发数开始逐步递增，观察系统性能变化，以确定系统的并发处理极限。
监控与调整：在系统上线后，持续监控并发数据，根据实际情况调整系统配置和优化代码，以应对不断变化的并发需求。