要自己编程处理调查数据，你可以遵循以下步骤：
数据收集
如果你的调查数据已经以CSV、Excel等格式存储，你可以直接使用这些文件。如果数据是在线收集的，你可能需要使用API接口来获取数据。
数据清洗和准备
使用编程语言（如Python）和相应的库（如Pandas）来读取和处理数据。这可能包括清洗数据（去除空值、重复记录等）、转换数据类型、以及数据的初步分析。
数据分析
根据你的需求，使用适当的统计方法和机器学习算法来分析数据。Python中的NumPy、SciPy、Pandas和Scikit-learn等库提供了丰富的数据分析工具。
数据可视化
利用数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）来展示数据分析结果，使数据更易于理解和解释。
报告编写
将分析结果整理成报告，可以使用Python的Jupyter Notebook或者R的R Markdown等工具来编写和展示报告。
自动化和部署
如果你需要定期进行数据分析，可以编写脚本并使用任务调度工具（如cron jobs）来自动化这个过程。
在选择编程语言和工具时，考虑到你的熟悉程度、数据的大小和复杂性以及你的具体需求。例如，Python和R是数据科学领域常用的编程语言，它们都有强大的数据处理和分析库。Excel和Google Sheets则更适合于简单的数据收集和处理任务。
在整个过程中，确保遵守相关的法律和道德规范，保护个人隐私和数据安全。此外，对于大规模的数据处理，你可能需要考虑使用分布式计算和并发编程技术来提高效率。