利用tkinter设计系统界面，从文件中读入专业数据进行数据处理，用matplotlib实现数据绘图。

首先，需要导入tkinter、matplotlib和pandas库：

```python
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```

然后，创建一个tkinter窗口，并添加一个按钮，用于选择数据文件：

```python
root = tk.Tk()
root.title("数据处理系统")

def select_file():
file_path = filedialog.askopenfilename()
if file_path:
process_data(file_path)

select_button = tk.Button(root, text="选择文件", command=select_file)
select_button.pack()
```

在按钮的回调函数中，使用filedialog库中的askopenfilename()函数选择数据文件，并将文件路径传递给process_data()函数进行数据处理。

接下来，实现process_data()函数，该函数将读取数据文件，并使用pandas库进行数据处理和分析：

```python
def process_data(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
# 在这里进行数据处理和分析
plot_data(data)
```

最后，实现plot_data()函数，该函数将使用matplotlib库绘制数据图表：

```python
def plot_data(data):
# 在这里使用matplotlib绘制数据图表
plt.plot(data)
plt.show()
```

完整代码如下：

```python
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

root = tk.Tk()
root.title("数据处理系统")

def select_file():
file_path = filedialog.askopenfilename()
if file_path:
process_data(file_path)

select_button = tk.Button(root, text="选择文件", command=select_file)
select_button.pack()

def process_data(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
# 在这里进行数据处理和分析
plot_data(data)

def plot_data(data):
# 在这里使用matplotlib绘制数据图表
plt.plot(data)
plt.show()

root.mainloop()
```

当用户点击选择文件按钮后，将弹出文件选择对话框，用户选择数据文件后，程序将读取数据文件并进行数据处理和分析，最后使用matplotlib库绘制数据图表。