描述统计（Descriptive Statistics）是研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征的一门学科。描述统计的主要目的是对数据进行总结、描述和展示，以便更容易理解数据的特征和规律。
描述统计通常包括以下几个方面的内容：
数据收集与整理：
这是描述统计的基础步骤，涉及如何获取和整理所需的数据。
集中趋势分析：
研究数据的中心位置，常用的指标有平均数（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）等。
离散程度分析：
研究数据的离散或变异程度，常用的指标有全距（Range）、平均差（Average Deviation）、标准差（Standard Deviation）、方差（Variance）等。
分布形态分析：
研究数据的分布状态，包括常态分配、偏态（Skewness）和峰度（Kurtosis）。
相关分析：
研究变量之间的关系，常用的指标有相关系数（Correlation Coefficient）。
图表展示：
通过图表如频数分布表、直方图、圆形图、散点图等直观地展示数据特征。
描述统计的应用非常广泛，可以用于各种领域，如经济学、社会学、医学、生物学等，帮助研究者了解数据的特征和规律，从而做出更好的决策和预测。
建议在实际应用中，根据具体的数据类型和研究目的选择合适的描述统计方法，以便更准确地传达数据的信息和特征。