餅圖最適合展示三個以上的分類數(shù)據(jù)及其相對比例關(guān)系。（）

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

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。（）

在Matplotlib中，使用（）函數(shù)可以為圖表添加標(biāo)題。

在散點(diǎn)圖中添加趨勢線有助于更好地展示兩個變量之間的線性關(guān)系。（）

時間序列預(yù)測模型的結(jié)果必須用折線圖進(jìn)行展示。（）

在制作柱狀圖時，條形的長度（高度）越長，代表該類別的數(shù)值越大。（）

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

數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目初期通常會進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），以理解數(shù)據(jù)集的初步特性，這階段可能涉及描述性統(tǒng)計(jì)、可視化以及（）檢驗(yàn)。

（）是指數(shù)據(jù)值與平均數(shù)的差的平方和的平均數(shù)，用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度。