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)。

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（）參數(shù)可以在plt.plot（）函數(shù)中設(shè)置線條的顏色。

若要在Matplotlib中保存圖形為圖像文件，可以使用（）函數(shù)。

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。（）

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。

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

在箱線圖中，箱體內(nèi)部的橫線代表了該組數(shù)據(jù)的（）數(shù)。

（）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。

數(shù)據(jù)清洗過程中，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)測填補(bǔ)。