在條形圖中，條形長(zhǎng)度代表數(shù)值大小，寬度則表示類別數(shù)量。（）

柱狀圖與條形圖本質(zhì)上是相同的，只是方向不同而已。（）

數(shù)據(jù)清洗過(guò)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)。

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

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

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)。

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)可視化過(guò)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。（）

時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的結(jié)果必須用折線圖進(jìn)行展示。（）

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