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

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。

在制作柱狀圖時，條形的長度（高度）越長，代表該類別的數(shù)值越大。（）

（）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。

為了突出某個特殊數(shù)據(jù)點，可以在圖表中標(biāo)記出異常值點。（）

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計時應(yīng)遵循“數(shù)據(jù)-洞察-行動”的原則，確保視覺元素清晰傳達數(shù)據(jù)背后的（）。

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。（）

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

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（）方法進行預(yù)測填補。

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計時應(yīng)優(yōu)先考慮視覺美感，其次才是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和信息傳達。（）