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

數(shù)據(jù)可視化的主要目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖像。（）

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。

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。

在SQL中，GROUP BY語(yǔ)句用于根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行分組，通常配合（）函數(shù)一起使用，以便計(jì)算每個(gè)組的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

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。

在保持維度不變的情況下，可以通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的（）（如平均值、中位數(shù)、眾數(shù)）來(lái)改變度量的表現(xiàn)形式。

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

數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目初期通常會(huì)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)。

（）是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化圖表類型，常用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。