编写数据总结程序可以按照以下步骤进行：
概述分析过程
介绍数据收集、清理、处理和分析的过程。
阐述分析的目的、方法和工具。
突出主要结果
提取并展示数据分析中的关键发现。
简述数据来源，并提供数据样本。
如果数据是综合多个来源，说明如何创建数据以便他人复现研究。
详细分析和结论
使用图表和表格详细展示数据分析结果。
阐述分析的发现和推论。
强调研究结论，并说明如何得出这些结论。
提供建议
基于分析结果，提出改善现状的建议或紧急措施。
为他人提供进一步探讨或参考的建议。
总结和评估
回顾整个研究，评估过程中的不足和优点。
提出改进建议，并对数据分析结果的准确性提出质疑。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
第一步： 概述分析过程
假设我们有一个CSV文件，包含销售数据
data = pd.read_csv（'sales_data.csv'）
第二步： 突出主要结果
计算总销售额和平均销售额
total_sales = data['sales'].sum（）
average_sales = data['sales'].mean（）
第三步： 详细分析和结论
绘制销售额的趋势图
plt.plot（data['date'], data['sales']）
plt.title（'Sales Trend'）
plt.xlabel（'Date'）
plt.ylabel（'Sales'）
plt.show（）
第四步： 提供建议
基于销售趋势，建议增加营销活动或改进产品
第五步： 总结和评估
总结分析过程，评估数据质量和分析结果的可靠性
```
这个示例程序从CSV文件中读取销售数据，计算总销售额和平均销售额，并绘制销售趋势图。最后，基于分析结果提出建议，并对数据和分析过程进行总结和评估。
根据具体的数据和分析需求，可以进一步扩展和优化这个程序，例如添加更多的数据处理步骤、使用更复杂的统计方法或机器学习模型进行分析，并生成更详细的报告。