餅圖最適合展示三個(gè)以上的分類數(shù)據(jù)及其相對比例關(guān)系。（）

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Python的Matplotlib庫中，（）函數(shù)可以用于創(chuàng)建直方圖。

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)遵循“數(shù)據(jù)-洞察-行動”的原則，確保視覺元素清晰傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的（）。

時(shí)間序列預(yù)測模型的結(jié)果必須用折線圖進(jìn)行展示。（）

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，特別是對于識別（）非常有效。

在制作堆疊柱狀圖時(shí)，每組堆疊部分的高度總和必須等于橫軸刻度值。（）

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

（）是一種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表類型，常用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。

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