用途：对数值型数据做分布特征分析与异常值检测，并输出可视化图表和统计报告。
主要能力：加载并预处理表格数据（含合并单元格空值前向填充）；统一重命名列名便于程序化处理；生成多子图箱线图展示各维度分布与均值、中位数；用四分位距（IQR）1.5 倍规则检测异常值，统计样本量、异常值数量、偏度、峰度与范围；通过正则表达式 r'±(\d+.?\d*)' 从文本列提取误差项并做量化分析；绘制标注均值参考线的误差分布直方图；导出 CSV 摘要与 PNG 图表（dpi=300）。
使用方式：需提供类似 input_data.xlsx 的输入文件，在 Python 环境运行；依赖 pandas、matplotlib、numpy、seaborn、re；设置中文字体（如 SimHei）并关闭负号显示问题；输出 individual_boxplots.png、error_distribution_histogram.png、analysis_summary.csv，文件中含下载链接。
适用场景：实验测量数据、带误差表示的数值数据的质量检查与分布概览。
限制：仅处理数值型列；误差提取依赖文本中存在“±数值”模式，否则提示未检测到；数据路径、目标列等需按实际情况调整；关于收费、价格与平台信息暂未提供。