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。

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。（）

（）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。

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。（）

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

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。

文本標(biāo)簽在任何情況下都是數(shù)據(jù)可視化圖表不可或缺的一部分。（）

在Matplotlib中，使用（）函數(shù)可以為圖表添加標(biāo)題。

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)。