数据符合正态分布，意味着 数据的分布形态符合正态分布的标准。具体来说，正态分布是一种连续型概率分布，其概率密度函数呈钟形曲线，以均值（μ）为中心，标准差（σ）为尺度，表现为数据在均值附近高度集中，随着离均值的距离增大，数据出现的概率逐渐减小。

在统计学中，判断数据是否符合正态分布有多种方法，包括：

图形法：

通过绘制数据的直方图或正态分布曲线，观察其是否呈现钟形曲线。

统计检验：

如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验（KS检验）、Anderson-Darling检验（AD检验）等，通过计算p值来判断数据是否符合正态分布。通常，如果p值大于显著性水平（如0.05），则认为数据符合正态分布。

正态分布在许多领域都有广泛应用，例如质量管理、统计分析、生物医学研究等，是统计学中最常用的分布之一。