在面对这一问题时，我能够给出一些思考方向和建议：

1. 数据整理与可视化

首要任务是明确待处理的专业数据的类型和结构。可以考虑利用Python自带的csv模块或者功能强大的pandas库来读取并处理以csv格式保存的数据文件，也可根据需求选择其他合适的数据处理工具库。接下来，借助matplotlib库，你可以将数据转化为直观的图表形式，比如折线图、柱状图、散点图等，以便更好地理解和分析数据。

2. 网络数据采集与数据库管理

挑选一个合适的专业网站作为数据来源，通过Python中的requests库和BeautifulSoup库，你可以高效地抓取网页内容，并从中提取出关键信息，如标题和链接。随后，使用Python的sqlite3库或其他适合的数据库管理系统，你可以创建一个专业的数据表，并将采集到的数据有序地存储起来。

3. 用户界面设计

利用Python的tkinter库，你可以轻松设计出系统的用户界面。例如，创建一个主窗口，并在其中添加菜单栏、工具栏、状态栏等元素，同时设置专门的区域用于展示数据，以及添加用于数据处理和绘图的操作按钮。你可以根据个人喜好自定义界面的风格和布局，并为其添加事件响应功能，比如当用户点击某个按钮时，触发相应的数据处理或绘图操作。

综上所述，这些只是一些基础的思路和建议，在实际开发过程中，你需要根据具体的项目需求和实际情况进行适当的调整和优化。