统计数据的编程方法取决于你想要处理的数据类型、数据量大小以及你的偏好。以下是几种常用的编程语言及其在数据统计中的应用：
VBA
适用于Excel中的数据统计，例如统计指定区域的数据总和、单词数量等。
示例代码：
```vba
Sub 计算总和（）
Dim rng As Range
Dim sum As Double
Set rng = Range（"A1:A10"）
sum = WorksheetFunction.Sum（rng）
MsgBox "总和为：" & sum
End Sub
```
Python
是一种通用编程语言，拥有丰富的数据分析和统计库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
示例代码：
```python
import pandas as pd
读取CSV文件
data = pd.read_csv（'data.csv'）
数据清洗
data = data.dropna（）
data['category_column'] = data['category_column'].astype（'category'）
数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
data.plot（x='variable1', y='variable2', kind='scatter'）
plt.title（'Scatter Plot'）
plt.show（）
统计分析
result = data.groupby（'group_column'）.sum（）
print（result）
```
R
是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，拥有丰富的统计分析和数据可视化的函数库。
示例代码：
```r
数据导入
data <- read.csv（"data.csv"）
数据清洗
data <- data[!is.na（data$column_name）, ]
data$category_column <- as.factor（data$category_column）
数据可视化
install.packages（"ggplot2"）
library（ggplot2）
ggplot（data, aes（x = variable1, y = variable2）） + geom_point（） + labs（title = "Scatter Plot", x = "Variable 1", y = "Variable 2"）
统计分析
result <- data %>% group_by（group_column） %>% summarise（total = sum（column_name））
print（result）
```
SQL
主要用于数据库管理和查询，适用于处理大规模的数据集。
示例SQL查询：
```sql
SELECT group_column, COUNT（*） AS total
FROM data_table
GROUP BY group_column
ORDER BY total DESC；
```
建议
选择合适的工具：根据你的数据类型和需求选择合适的编程语言和工具。例如，对于简单的Excel数据统计，VBA可能就足够了；对于复杂的数据分析和可视化，Python和R可能更合适。
学习资源：如果你还不熟悉这些编程语言，建议先学习一些基础语法和常用库的使用方法。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，不断巩固和提高编程能力。