制作系统表格以自动进行统计汇总，可以借助一些工具或编程语言来实现。以下是一个使用Excel和Python编程的示例：
1. 创建系统表格：在Excel中，你可以创建一个包含数据列的表格，例如日期、销售额、产品名称等。确保每个单元格都有唯一的标识符，以便在后续的数据处理中能够准确地找到对应的数据。
2. 编写Excel公式：在Excel中，你可以使用公式来自动计算汇总的数据。例如，可以使用SUM函数来计算销售额的总和，或者使用VLOOKUP函数来查找特定产品的销售情况。
3. 使用Python编程：你可以使用Python编程语言来自动化数据处理过程。首先，你需要安装一个Python库，例如pandas（用于数据处理），xlrd（用于读取Excel文件）和openpyxl（用于写入Excel文件）。然后，你可以编写一个Python脚本，将Excel表格导入到pandas数据帧中，并使用相应的公式来计算汇总的数据。最后，你可以将汇总后的数据写入一个新的Excel文件。
以下是一个简单的Python脚本示例：
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('sales_data.xlsx')
# 使用SUM函数计算销售额总和
total_sales = data['销售额'].sum()
# 使用VLOOKUP函数查找特定产品的销售情况
product_sales = data.loc[data['产品名称'] == '产品A', ['日期', '销售额']]
# 将汇总后的数据写入新的Excel文件
data.to_excel('汇总_sales_data.xlsx', index=False)
```
在这个示例中，我们首先读取名为"sales_data.xlsx"的Excel文件，并将其导入到pandas数据帧中。然后，我们使用SUM函数计算销售额总和，并使用VLOOKUP函数查找特定产品的销售情况。最后，我们将汇总后的数据写入名为"汇总_sales_data.xlsx"的新Excel文件中。
需要注意的是，这个示例仅适用于简单的Excel表格和数据分析需求。对于更复杂的数据处理任务，你可能需要使用更专业的数据处理和分析工具，如R语言、SPSS等。
