度量是數(shù)據(jù)集中可（）的數(shù)量或數(shù)值，如銷售額、用戶數(shù)量、溫度等。

數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢(shì)和異常值，其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況，特別是對(duì)于識(shí)別（）非常有效。

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)遵循“數(shù)據(jù)-洞察-行動(dòng)”的原則，確保視覺元素清晰傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的（）。

文本標(biāo)簽在任何情況下都是數(shù)據(jù)可視化圖表不可或缺的一部分。（）

數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值的方法通常包括刪除含有缺失值的記錄、填充固定值或使用（）方法進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。

在折線圖中，如果要反映數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，通常將（）軸設(shè)為時(shí)間維度。

在數(shù)據(jù)分析與可視化中，散點(diǎn)圖常用于展示兩個(gè)變量之間的（）關(guān)系。

若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。

標(biāo)準(zhǔn)差是一種衡量一組數(shù)據(jù)（）程度的指標(biāo)，值越大表示數(shù)據(jù)分布越分散。

數(shù)據(jù)可視化過程中應(yīng)盡可能使用復(fù)雜的視覺效果以吸引觀眾注意力。（）