使用可视化工具展示某些统计信息，或者使用其他统计方法进行数据分析和挖掘。代码

好的，我来为您提供一个示例代码，使用可视化工具展示股票收盘价数据的统计信息和趋势。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取表格数据
data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 获取14个股票的收盘价数据
closing_data = data.iloc[:, 1:15]  # 假设收盘价数据在第2~15列中

# 对收盘价数据进行统计描述
closing_data_stats = closing_data.describe()

# 绘制收盘价数据的箱线图
closing_data.plot.box()
plt.title('Boxplot of Closing Prices')
plt.ylabel('Closing Price')

# 绘制收盘价数据的趋势图
closing_data.plot()
plt.title('Trend of Closing Prices')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Closing Price')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先使用Pandas库读取Excel表格中的数据，并使用.iloc方法获取14个股票的收盘价数据。然后，我们使用DataFrame.describe方法对收盘价数据进行统计描述，并将结果保存在变量closing_data_stats中。接着，我们使用Matplotlib库绘制收盘价数据的箱线图和趋势图，并设置了图表的标题和横纵坐标标签。

除了可视化外，您还可以使用其他统计方法进行数据分析和挖掘，例如相关系数、回归分析、时间序列分析等。Pandas库和其他数据分析工具库提供了丰富的函数和方法，可以帮助您完成这些任务。

希望这个回答能对您有所帮助。如果您有其他问题，请随时提出。