制作自动分析软件需要遵循以下步骤：
选择合适的编程语言
Python：因其丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy和SciPy）和机器学习框架（如TensorFlow和Keras）而广受欢迎。
Java：适用于需要高性能和可扩展性的场景。
R：在统计分析和数据可视化方面具有独特优势。
利用现有的工具和框架
FineBI：一个强大的数据分析工具，支持数据处理、可视化和报告生成。
Tableau：虽然功能强大，但费用较高，适合有时间编写代码的用户。
Power BI：来自微软，适合快速分析企业需求，但在安全性和性能方面竞争力较弱。
设计软件架构
考虑模块化和可扩展性，确保软件能够处理不同类型的数据和扩展功能。
实现数据处理算法
需要具备扎实的数学和统计学基础，以及对数据挖掘和机器学习算法的理解。
进行界面设计
设计直观、简洁、易于导航的用户界面，提升用户体验。
测试和优化
通过单元测试和集成测试确保软件的功能正确性和稳定性。
优化软件性能，确保在处理大量数据时仍能保持高效。
数据采集与存储
支持多种数据源的连接，并具备自动定时更新数据的能力。
选择合适的数据存储方案，如关系型数据库、NoSQL数据库或分布式存储系统。
数据可视化
提供丰富的图表类型、交互功能以及自定义能力，帮助用户快速获取关键信息。
用户体验
界面设计应注重用户体验，尽量简洁直观，减少用户的学习成本。
安全性与扩展性
确保软件的安全性和扩展性，以满足不同用户的需求。
通过以上步骤，你可以开发出一个功能强大的自动数据分析软件，满足各种数据分析需求。建议根据具体需求和项目规模，选择最适合的编程语言和工具，以确保开发效率和软件性能。