填空题数据可视化有助于发现数据集中的模式、趋势和异常值，其中箱形图能够有效地揭示数据的分布情况，特别是对于识别（）非常有效。
填空题数据清洗过程中，处理缺失值的方法通常包括删除含有缺失值的记录、填充固定值或使用（）方法进行预测填补。
填空题在Python的Matplotlib库中，（）函数可以用于创建直方图。
填空题Tableau是一款强大的（）工具，它能够帮助用户快速创建和分享可视化分析结果。
填空题数据可视化的首要原则是保证信息的清晰和（）传达。
