Python凭借丰富的第三方开源库生态，可覆盖从数据采集、清洗、计算到可视化的全流程指标评估工作，支持业务运营、机器学习、系统性能等多场景需求，通过标准化项目架构降低重复开发成本，结合NLP工具将定性指标量化，整合专业工具完成跨场景评估，借助PingCode实现团队协作与版本管理，未来大语言模型和低代码工具将进一步降低指标评估门槛，提升业务数据利用效率。

本文系统解析了在 Python 中计算决定系数R²的多种方法与适用场景：可用scikit-learn的r2_score与回归器.score快速评估，statsmodels获取R²与调整后R²进行统计诊断，NumPy便于自定义权重与基线；并强调截距与基线一致性、样本权重、交叉验证与防数据泄露的规范，建议结合RMSE/MAE与残差可视化进行稳健解读。在协作与工程化方面，采用管道化预处理、CI阈值守护与版本化记录，并可在研发项目中借助PingCode统一追踪评估资产与里程碑，确保R²结果可复现、可审计、易沟通。