打开软件开发数据可以通过以下几种方法：
使用数据分析工具
Python：利用Pandas、NumPy等库进行数据提取、清洗和分析。例如，使用Pandas读取CSV文件并进行数据操作：
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv（'data.csv'）
print（data.head（））
filtered_data = data[data['column_name'] == 'value']
```
R：使用ggplot2、dplyr等包进行数据可视化与操作。例如，使用dplyr包读取CSV文件并进行数据操作：
```R
library（dplyr）
data <- read.csv（'data.csv'）
```
日志分析
通过解析系统生成的日志文件，获取关于系统性能、错误、用户行为等方面的数据。Python和R都有相应的库支持日志分析。
数据库查询
如果数据存储在数据库中，可以使用SQL查询来提取数据。例如，使用Python的sqlite3库进行查询：
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect（'example.db'）
cursor = conn.cursor（）
cursor.execute（'SELECT * FROM table_name'）
data = cursor.fetchall（）
```
使用代码版本控制系统
如Git，通过其日志和历史记录功能提供关于代码变动、团队协作等方面的数据。例如，使用Git命令查看提交记录：
```sh
git log
```
利用GitHub和GitLab等平台提供的分析工具生成图表，展示代码库的活跃度、提交频率、代码审查情况等。
使用项目管理工具
如PingCode和Worktile，这些工具不仅帮助团队管理任务，还提供丰富的数据分析功能，帮助管理者快速了解项目进展和团队工作效率。
根据你的具体需求和场景，可以选择最合适的方法来打开和分析软件开发数据。