「Summary statistics」，即描述性统计分析，是数据分析的第一步。它通过对数据集中的数值计算出各种统计量来描述数据的基本特征，如集中趋势（平均数、中位数）、离散程度（标准差、极差）、分布形状（偏度和峰度）等。

在对表格数据进行分析时，可以按照以下步骤使用Summary statistics：

1. **查看基本统计量**：计算每一列的计数（即非空值的数量）、平均值、中位数、最小值、最大值以及标准差。这可以帮助你了解每列数据的大致范围和分布情况。

2. **识别异常值**：通过比较最小值和最大值与其它统计量，可以发现可能存在的异常或极端值。例如，如果最大值显著高于平均值和中位数，可能存在异常值。

3. **分析离散程度**：标准差可以帮助你了解数据点相对于平均值的分散程度。较大的标准差意味着数据分布较广，反之则相对集中。

4. **检查偏斜度和峰态**：通过计算偏斜度（数据分布的不对称性）和峰态（数据分布尖锐或平缓的程度），可以进一步了解数据的分布形状。

5. **制图展示**：使用箱线图、直方图等图表来可视化Summary statistics，帮助直观理解数据特征。例如，箱线图能够清晰地显示数据的四分位数和异常值位置。

在处理表格数据时，以上步骤可以提供数据概览，并为后续更复杂的数据分析或模型构建打下基础。

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