编程数据统计可以通过以下步骤进行：
数据收集
确定数据的来源，可能是数据库、API或用户输入。
使用适当的工具或库来收集数据，例如使用Python的`requests`库来从API获取数据，或使用SQL查询从数据库中提取数据。
数据清洗
对收集到的数据进行预处理，包括去除重复项、处理缺失值、转换数据类型等。
使用编程语言提供的数据处理功能，例如Python中的`pandas`库可以方便地进行数据清洗。
数据统计
使用统计方法对数据进行分析，计算所需的统计量，如平均值、中位数、标准差、总和、方差等。
在编程语言中，可以使用相应的统计库或函数来进行计算，例如Python的`numpy`和`scipy`库提供了丰富的统计函数。
数据可视化
将统计结果以图表或报表的形式展示，帮助用户更好地理解数据。
使用数据可视化工具或库，如Python的`matplotlib`和`seaborn`库，可以创建各种图表，如柱状图、折线图、散点图等。
数据存储和管理
将统计结果存储在文件或数据库中，以便后续分析和查询。
使用数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）或数据仓库来存储和管理大量数据。
报告和决策支持
生成数据报告，将分析结果和洞察传达给用户、管理层或决策者。
使用数据可视化工具创建报表和仪表盘，提供决策支持。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
数据收集
data = pd.read_csv（'data.csv'）
数据清洗
data.dropna（inplace=True） 删除缺失值
data['column_name'] = data['column_name'].astype（'category'） 转换数据类型
数据统计
mean_value = data['column_name'].mean（）
median_value = data['column_name'].median（）
std_dev = data['column_name'].std（）
数据可视化
plt.figure（figsize=（10, 6））
plt.hist（data['column_name'], bins=30, edgecolor='black'）
plt.title（'Histogram of Column Name'）
plt.xlabel（'Value'）
plt.ylabel（'Frequency'）
plt.show（）
存储结果
data.to_csv（'output.csv', index=False）
```
通过上述步骤和示例代码，你可以有效地进行编程数据统计，并将结果以可视化的形式展示出来。