R語言提供了豐富的數據分析和統計分析函數和包，可以對表格中的數據進行各種分析。

以下是一些常用的R函數和包，用于對表格中的數據進行分析：

1. 讀取表格數據：可以使用read.table()或read.csv()函數將表格數據讀取到R中。

data <- read.table("data.txt", header = TRUE)  # 讀取以空格分隔的表格數據
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)  # 讀取以逗號分隔的表格數據

2. 數據匯總和描述統計：可以使用summary()、mean()、median()、sd()等函數對數據進行匯總和描述統計。

summary(data)  # 數據匯總統計
mean(data$column)  # 平均值
median(data$column)  # 中位數
sd(data$column)  # 標準差

3. 數據可視化：可以使用ggplot2包中的函數進行數據可視化，例如繪制直方圖、散點圖和箱線圖等。

library(ggplot2)

# 繪制直方圖
ggplot(data, aes(x = column)) + geom_histogram()

# 繪制散點圖
ggplot(data, aes(x = column1, y = column2)) + geom_point()

# 繪制箱線圖
ggplot(data, aes(x = factor(column1), y = column2)) + geom_boxplot()

4. 數據分組和聚合：可以使用dplyr包中的函數對數據進行分組和聚合操作。

library(dplyr)

# 按照某個變量分組，并計算每組的平均值
grouped_data <- data %>% group_by(column) %>% summarize(avg = mean(column2))

5. 數據模型擬合和預測：可以使用lm()函數進行線性回歸分析，使用predict()函數對新數據進行預測。

# 線性回歸擬合
model <- lm(column2 ~ column1, data = data)
summary(model)  # 顯示回歸模型的統計信息

# 對新數據進行預測
new_data <- data.frame(column1 = c(1, 2, 3))
predicted_values <- predict(model, newdata = new_data)

以上是一些常見的數據分析方法，根據具體問題和數據類型，可以選擇適當的函數和包進行分析。