编程数据统计的写法取决于你使用的编程语言和数据的具体需求。以下是一些通用的步骤和示例，适用于大多数编程语言：
导入数据
使用适当的函数或方法将数据导入到你的程序中。例如，在R语言中，你可以使用`read.csv（）`函数从CSV文件中导入数据。
数据清洗
检查和处理缺失值、异常值和数据类型转换。例如，在R语言中，你可以使用`is.na（）`函数检查缺失值，并使用`mean（）`函数填充缺失值。
数据可视化
使用图表库（如R语言的ggplot2或Python的matplotlib）来可视化数据，这有助于理解数据的分布和关系。
统计分析
进行基本的统计分析，如计算均值、中位数、标准差、方差、相关系数等。例如，在R语言中，你可以使用`mean（）`、`sd（）`、`cor（）`等函数进行计算。
结果输出
将统计结果以清晰、易读的方式输出。例如，在R语言中，你可以使用`print（）`函数输出结果，或者将结果保存到文件中。
```python
def count_numbers（numbers）:
neg_count = 0
zero_count = 0
pos_count = 0
for number in numbers:
if number < 0:
neg_count += 1
elif number == 0:
zero_count += 1
else:
pos_count += 1
return neg_count, zero_count, pos_count
示例输入
numbers = [1, -2, 0, 3, -1, 0, 2, -3, 4]
调用函数并输出结果
neg_count, zero_count, pos_count = count_numbers（numbers）
print（f"负数个数： {neg_count}"）
print（f"零的个数： {zero_count}"）
print（f"正数个数： {pos_count}"）
```
这个示例展示了如何定义一个函数来统计数字，并输出结果。你可以根据具体需求修改和扩展这个示例。