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)。

若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。

柱狀圖與條形圖本質(zhì)上是相同的，只是方向不同而已。（）

折線圖只能用于表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。（）

在制作柱狀圖時(shí)，條形的長度（高度）越長，代表該類別的數(shù)值越大。（）

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。（）

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)測填補(bǔ)。

在條形圖中，條形長度代表數(shù)值大小，寬度則表示類別數(shù)量。（）

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

數(shù)據(jù)可視化的首要原則是保證信息的清晰和（）傳達(dá)。