编程数据统计可以通过以下步骤进行：
数据收集和清洗
收集大量的数据，包括结构化和非结构化数据。
清洗数据，去除噪音和异常值，保证数据的质量。例如，处理缺失值、标准化数据格式等。
数据导入
从文件（如CSV）或其他数据源导入数据到编程环境中，通常使用特定的库或函数来实现数据的读取和加载。
数据可视化
使用图表、图形和可视化工具将数据转化为可理解和可视化的形式。这有助于更好地理解数据、识别数据中的模式和趋势，并发现数据间的关系。
数据分析和建模
进行各种数据分析和建模任务，如描述性统计、推断统计、回归分析、聚类分析、时间序列分析、机器学习等。这些分析方法可以揭示数据的内在规律，提供预测和决策支持。
数据挖掘和机器学习
应用各种算法和技术，如聚类、分类、回归、关联规则挖掘等，从数据中发现未知的模式、规律和趋势。
数据管理和存储
对大规模数据进行高效的管理、存储和检索。可以使用数据库、数据仓库和大数据平台等方式对数据进行组织、存储和查询。
数据报告和可视化
生成数据报告和可视化结果，用于向用户、管理层或决策者传达数据分析的结果和洞察。这有助于决策者快速了解数据分析的结果，便于做出决策。
统计特定数据
根据具体需求，可以编写特定的代码来统计一些基本数据，例如统计字符串中的字符数量、文件的行数等。
使用工具和库
利用现有的编程语言库和工具进行数据统计，例如Python中的pandas、numpy库，R中的ggplot2包等。
展示和报告
将统计结果以图表、报告或仪表盘的形式展示出来，以便于理解和分享。
```python
sentence = input("Enter a sentence: ")
words = sentence.split()
print("Number of words:", len(words))
```
这个示例中，我们首先获取用户输入的句子，然后使用`split（）`方法将句子分割成单词列表，最后使用`len（）`函数统计单词的数量。
通过上述步骤和示例代码，你可以根据具体需求选择合适的编程语言和工具来进行数据统计。