要解决“表格未经处理”问题，可以按照以下步骤进行处理：

1. 导入所需的库和模块。根据使用的编程语言和环境，可以选择使用不同的库和模块来处理表格数据，例如Python中的pandas库。

2. 读取表格数据。使用适合的函数或方法从文件或其他数据源中读取表格数据，并将其存储在一个变量或数据结构中。

3. 检查数据。查看读取的数据是否包含任何格式问题，例如缺失值、错误类型或不一致的数据。

4. 处理数据。根据具体问题和需求，对数据进行处理。例如，可以删除包含缺失值的行或列，更改数据类型，合并多个表格，修复错误数据等。

5. 对数据进行清洗和转换。根据具体需求，可以进行数据清洗和转换操作，例如去除重复值、标准化数据、将日期时间格式化等。

6. 进行数据分析和计算。根据具体需求，对处理后的数据进行分析和计算操作。例如，可以计算统计指标、绘制图表、进行数据挖掘等。

7. 导出处理后的数据。将处理后的数据保存到文件或其他数据源中，以便后续使用。

下面是一个使用Python中的pandas库处理“表格未经处理”的示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查数据
print(data.head())

# 处理数据
# 删除包含缺失值的行
data = data.dropna()

# 转换数据类型
data['column_name'] = data['column_name'].astype('int')

# 清洗数据
data = data.drop_duplicates()

# 进行数据分析和计算
mean_value = data['column_name'].mean()
print('Mean value:', mean_value)

# 导出处理后的数据
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

在这个示例中，我们使用pandas库读取了一个名为"data.csv"的表格数据，然后进行了一系列的处理，包括删除缺失值的行、转换数据类型、清洗数据、计算均值，并最后将处理后的数据保存到名为"processed_data.csv"的文件中。请根据实际情况修改代码中的列名、文件名和具体处理操作。