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)。

在保持維度不變的情況下，可以通過計(jì)算數(shù)據(jù)的（）（如平均值、中位數(shù)、眾數(shù)）來改變度量的表現(xiàn)形式。

（）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。

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SQL中，GROUP BY語句用于根據(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)。

樹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。（）

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。

度量是數(shù)據(jù)集中可（）的數(shù)量或數(shù)值，如銷售額、用戶數(shù)量、溫度等。

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。