用Python判断数据分布类型应采用“图形诊断+统计检验+参数拟合”的闭环：先通过直方图、KDE与QQ图识别偏度、尾部与多峰，再以Shapiro–Wilk、D’Agostino–Pearson、Anderson–Darling、KS等检验验证假设，最终用AIC/BIC与对数似然比较候选分布，并结合样本量、离群点和多重比较控制偏误；借助SciPy与statsmodels可实现自动化并工程化落地。

本文系统阐述了利用Python统计概率分布的完整路径：以pandas/NumPy完成数据准备，借助SciPy与statsmodels进行参数估计与适配度检验，结合AIC/BIC与K-S、QQ图等诊断选择合适分布，并通过KDE、直方图可视化验证；在高级环节引入贝叶斯、Bootstrap与蒙特卡洛表达不确定性；最终以工程化方法保障性能与可维护性，并通过项目协作系统（如PingCode）将分析资产与流程管理衔接，以实现可复现、可审计的统计工作流。