A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)可視化
C.數(shù)據(jù)建模
D.結(jié)果解釋
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A.使用pd.Series（）函數(shù)
B.使用pd.Index（）函數(shù)
C.使用pd.DataFrame（）函數(shù)
D.使用pd.read_csv（）函數(shù)
A.DataFrame
B.Series
C.Index
D.Panel
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)分析和可視化
C.機(jī)器學(xué)習(xí)
D.數(shù)據(jù)集成
A.刪除含有缺失值的記錄
B.用該變量的最小值填充缺失值
C.用最大值填充缺失值
D.以上都可能，取決于具體的數(shù)據(jù)和分析目標(biāo)
A.熱力圖顏色
B.單色系漸變
C.雙色系互補(bǔ)色
D.多色系隨機(jī)顏色
最新試題
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)。
在Python的Matplotlib庫(kù)中，（）函數(shù)可以用于創(chuàng)建直方圖。
樹(shù)狀圖主要用于展示具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，如組織結(jié)構(gòu)或文件目錄。（）
若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。
在折線圖中，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。
在Matplotlib中，使用（）函數(shù)可以為圖表添加標(biāo)題。
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。
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。（）
在保持維度不變的情況下，可以通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的（）（如平均值、中位數(shù)、眾數(shù)）來(lái)改變度量的表現(xiàn)形式。
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)。（）