要在编程软件中做好数据，可以遵循以下步骤：
数据采集
从不同的数据源获取数据，包括数据库、API和文件系统等。
使用Python的pandas库、SQLAlchemy库、requests库或R语言的dplyr包、httr包等进行数据采集。
可以使用FineBI等商业智能工具，它支持多种数据源连接，如数据库、Excel、CSV等。
数据清理
对原始数据进行预处理，去除噪声和不完整的信息。
数据清洗步骤包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
数据可视化
通过图表和图形将数据呈现出来，以便更容易理解。
使用Python的matplotlib、seaborn库或R语言的ggplot2包进行数据可视化。
FineBI也提供了丰富的图表和报告功能，简化数据分析过程。
数据建模
通过机器学习或统计模型来分析数据。
使用Python的scikit-learn库、TensorFlow库或R语言的caret包等进行数据建模。
结果解读
将分析结果转化为可执行的商业策略。
根据分析结果，制定相应的业务决策和优化措施。
使用自动化工具
利用VBA编写宏来自动化数据处理和分析任务。
例如，在Excel中录制宏来自动筛选数据、生成报告等。
选择合适的数据分析工具
根据需求选择合适的数据分析工具，如Python、R、Tableau、FineBI等。
考虑工具的数据处理能力、操作界面、易用性等因素。
配置和使用API
如果需要，可以配置和使用API来获取外部数据。
例如，使用DeepSeek-v3等API进行数据分析。
通过以上步骤，可以在编程软件中有效地进行数据处理和分析，从而得出有价值的商业洞察。建议根据具体需求和技能水平选择合适的工具和方法，以提高数据分析的效率和准确性。