补充程序数据的方法取决于你的具体需求和环境。以下是一些通用的步骤和方法：
数据备份
在进行补数据任务前，首先需要对原始数据进行备份，以便在补数据过程中出现异常时进行恢复。备份数据的格式和结构与原始数据应保持一致。
补数据规划
制定补数据规划，包括补数据的时间范围、补数据的方式和补数据的目标等信息。在制定补数据规划时，需要考虑数据的业务逻辑和需求，选择合适的补数据策略。
创建补数据任务
在DataWorks等数据集成工具中创建补数据任务，指定补数据的时间范围、方式和目标等信息。
编写补数据程序
使用SQL或其他编程语言编写补数据程序，实现数据的读取、转换和补充等操作。根据数据的业务逻辑和需求，选择合适的SQL语句和算法。
数据处理
可以使用JDBC、MyBatis等工具进行数据处理。编写Java Main函数，接收应用执行所需的参数，如数据库连接URL、用户名、密码等，并提供触发shell脚本以便运维同事在线上操作。
数据插补
数据插补是一种常用且有效的方法，通过统计或数学方法，利用已有的数据来推测和填补缺失的数据点。常见的数据插补方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
使用替代值
均值替代法是一种常见的替代值方法，通过计算数据的平均值来填补缺失值。
数据融合
数据融合是指将来自不同数据源的数据进行结合，以获得更完整和准确的数据集。这可以通过数据挖掘技术实现，如使用机器学习算法进行数据融合。
自动化工具
可以使用Python的爬虫技术，通过爬取网页上的信息，将数据自动抓取到Excel表中。需要安装相关的爬虫库，如requests、BeautifulSoup等，并根据已有的属性构建搜索引擎搜索的URL。
手动填写
对于某些特殊情况，可能需要人工填写缺失的数据。
根据你的具体需求和环境，可以选择合适的方法进行数据补充。如果需要更详细的步骤或遇到特定问题，请提供更多信息以便获得更具体的帮助。
