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。

（）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(cè)填補(bǔ)。

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)。

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

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。（）

折線圖只能用于表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。（）

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。（）

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)。