本文系统阐述用Python做案件分析的可复现流程：以数据版本与证据链为基础，整合结构化与非结构化证据，用NLP进行实体识别与事件抽取，构建统一时间线与关系网络，并通过机器学习实现风险提示与证据优先级评估，最终以可视化与可审计报告交付。文中强调合规与隐私保护，引用EDRM与Gartner的行业框架，提出数据质量、模型解释与审计日志等关键控制点。实践层面推荐pandas、spaCy、scikit-learn、NetworkX、FAISS与Great Expectations等工具，并建议以协作系统如PingCode承载需求与迭代，保障跨角色协同与可追踪。未来趋势包括检索增强的大模型、语义检索与主动学习、多模态融合及自动化审计的普及。