学习经营统计学编程需要掌握以下几个关键方面：
选择合适的编程语言
R语言：R语言是统计学专业最常用的编程语言，拥有丰富的统计库和包，适合各种统计分析任务。
Python：Python是一种通用编程语言，广泛应用于数据分析和统计建模，具有简洁易读的语法和丰富的库，如NumPy、Pandas和SciPy。
SAS：SAS是一种专业的统计分析系统，拥有自己的编程语言，适用于数据清洗、数据处理和统计分析，特别是在商业和学术界有广泛应用。
SQL：用于管理和查询数据库，适合处理大型数据集。
Julia：一种相对较新的编程语言，设计用于科学计算和数据分析，具有高性能和易用性。
掌握基本编程概念
变量、循环、条件语句、函数和对象等基本编程概念是编写程序的基础。
数据处理与分析
学习如何读取、清洗、转换和保存数据。
掌握描述性统计、探索性数据分析、假设检验和回归分析等统计方法。
使用编程语言中的数据结构和操作符，将数据整理成适合统计分析的格式。
数据可视化
学习使用编程语言进行数据可视化，掌握绘制直方图、散点图、折线图和柱状图等常见图表的方法。
添加标签、标题和图例等画图技巧，使数据更加易于理解和分析。
算法与模型
掌握统计学中常用的算法与模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类和时间序列等。
学习使用编程语言实现这些算法，构建预测模型。
数据科学工具
熟悉RStudio、Jupyter Notebook等数据科学工具，这些工具提供了交互式的编程环境和丰富的统计学资源。
练习和实践
通过不断的学习和实践，提高编程能力，并将其应用到统计学的各个领域中。
编写实际的程序来解决具体的统计问题，锻炼编程思维和问题解决能力。
学习资源
阅读相关的教材和参考资料，参加在线课程和教学视频。
参与编程社区和论坛，与其他学习者交流经验和解决问题。
通过以上步骤，你可以逐步掌握经营统计学编程，并能够应用编程技能进行数据分析和解决实际问题。