（）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，散點圖常用于展示兩個變量之間的（）關(guān)系。

數(shù)據(jù)分析師在項目初期通常會進行探索性數(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、可視化以及（）檢驗。

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。

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計時應(yīng)優(yōu)先考慮視覺美感，其次才是數(shù)據(jù)準確性和信息傳達。（）

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。

折線圖只能用于表示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。（）

數(shù)據(jù)可視化過程中應(yīng)盡可能使用復(fù)雜的視覺效果以吸引觀眾注意力。（）

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。

在折線圖中，如果要反映數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，通常將（）軸設(shè)為時間維度。