要检查数据集值的分布，首先使用汇总统计量和可视化工具来分析数据点在不同范围内的分布情况。均值、中位数、标准差和四分位数等汇总统计量提供了数值概览。例如，均值和中位数可以揭示偏度：如果它们显著不同，数据可能偏左或偏右。四分位距 (IQR) 突出显示值的中间 50%，这有助于识别异常值。在 Python 中，像 pandas 这样的库使得这一过程变得简单，使用 df.describe() 等方法可以一步输出计数、均值、标准差、最小值、最大值和四分位数。
接下来，使用图表可视化分布。直方图是最常用的工具，它将数据分组到箱中以显示频率。例如，在 Python 中使用 matplotlib，plt.hist(df['column'], bins=20) 可以创建一个包含 20 个箱的直方图。箱线图通过显示四分位数、中位数和异常值来补充直方图。密度图（例如 seaborn 的 kdeplot）平滑直方图以估计概率密度，这对于比较分布非常有用。对于分类数据，条形图（df['category'].value_counts().plot(kind='bar')）显示每个类别的频率。这些可视化有助于发现汇总统计量可能遗漏的模式，例如双峰分布或重尾。
最后，使用统计检验进行正式分析。 Shapiro-Wilk（用于正态性）或 Kolmogorov-Smirnov（用于与已知分布比较）等检验量化了数据与理论模型的拟合程度。例如，scipy.stats.shapiro(df['column']) 返回检验统计量和 P 值以评估正态性。结合这些方法可确保进行稳健的分析：汇总统计量提供快速洞察，可视化提供直观理解，检验用于验证。始终考虑上下文——对于偏斜数据，可能需要在建模前进行对数转换。对于开发者，使用脚本自动化这些检查（例如，在数据预处理期间生成汇总报告和图表）可以简化工作流程。