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

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

雷達(dá)圖（蜘蛛圖）最適合用來(lái)比較不同對(duì)象在多個(gè)指標(biāo)上的綜合表現(xiàn)。（）

儀表盤(pán)類(lèi)型的可視化適用于展示單一指標(biāo)的狀態(tài)和目標(biāo)達(dá)成進(jìn)度。（）

在折線(xiàn)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。

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

柱狀圖與條形圖本質(zhì)上是相同的，只是方向不同而已。（）

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

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)。

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