比較 Figure 3.7 Normal Distribution 與 Figure 3.8 Exponential Distribution，理解資料分布形狀會影響分析與解讀。
能辨識對稱分布與偏斜分布，並理解不能只靠平均值描述所有資料。
兩個 Dataset 可能具有完全不同的 Distribution Shape；若分析者假設所有資料都近似 Normal，可能做出錯誤的描述或模型選擇。
Figure 3.7：Normal Distribution，原書標示 mean = 0、sd = 1。Figure 3.8：Exponential Distribution。
Excel 負責 Histogram、Mean、Standard Deviation 與其他描述統計；AI 比較 Shape、Symmetry、Tail 與管理解讀。
原書 Figure 3.7 明確給定 mean = 0、sd = 1；Figure 3.8 的圖示用於展示 Exponential Distribution，原書清單未提供額外參數。
Distribution 是 Dataset 的重要屬性。偏斜資料下，Mean 可能受到極端值影響，分析方法也不能機械套用 Normality Assumption。
「根據 Excel 提供的 Histogram 與描述統計，比較資料較接近對稱或偏斜分布，說明可能影響；不要取代 Excel 重算統計量。」
題目： 若資料呈明顯右偏，只報告 Mean 有什麼風險？
參考解答： Mean 可能被右尾極端值拉高，無法充分代表典型觀察值；應同時查看分布形狀與其他描述統計。