（）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(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)。

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)可視化過(guò)程中應(yīng)盡可能使用復(fù)雜的視覺(jué)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。

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。

在數(shù)據(jù)分析與可視化中，散點(diǎn)圖常用于展示兩個(gè)變量之間的（）關(guān)系。

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)。（）

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮視覺(jué)美感，其次才是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和信息傳達(dá)。（）

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。（）