一组数据可按许多不同方式分布或散布。例如，掷骰子所得的数据可以是从 1 到 6 的随机整数值。制造过程所得的数据可以目标值为中心进行分布，也可以包括远离中心值的数据值。
可以通过图形、描述性统计量或者与理论分布的比较来评估数据分布：
- 图形
- 通过图形（如直方图），可以直接深入了解数据集的分布情况。直方图可以帮助您观测：
- 数据聚类是围绕单个值，还是具有多个峰值或模式。
- 数据是稀疏散布于宽广的范围，还是位于较小的范围。
- 数据是偏斜的还是对称的。
- 描述性统计量
- 用于描述包含数字值的数据的中心趋势（平均值、中位数）和展开（方差、标准差）的描述性统计，这些统计添加了明细层并且可用于与其他数据集进行比较。
- 理论分布
- 最后，一些常见分布可通过正态分布、Weibull 分布和指数分布等进行标识和称呼。例如，正态分布始终为钟形，且沿均值对称分布。
- 真实数据将只能接近于这些完全分布。如果存在紧密拟合，则可认为数据由给定分布进行了合理建模。可使用来确定最适合您数据的分布。
