双重差分是一种评估政策或事件处理效应的计量方法，通过对实验组与对照组在前后时期的差分对比剔除时间和组别固定效应的干扰。在Python中，可以利用pandas进行数据准备，statsmodels或linearmodels完成模型构建与估计，交互项系数代表平均处理效应。在应用中可扩展至多期面板分析，结合固定效应控制不可观测因素，常见场景包括政策评估、市场策略分析以及企业研发效率测量。未来发展趋势包括与机器学习结合、大规模计算以及在项目协作系统中自动化嵌入分析流程。