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，特別是對于識別（）非常有效。

在Python的Matplotlib庫中，（）函數(shù)可以用于創(chuàng)建直方圖。

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

數(shù)據(jù)分析師在項目初期通常會進行探索性數(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、可視化以及（）檢驗。

儀表盤類型的可視化適用于展示單一指標的狀態(tài)和目標達成進度。（）

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)可視化的首要原則是保證信息的清晰和（）傳達。

時間序列預測模型的結果必須用折線圖進行展示。（）

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