填空题数据可视化设计时应遵循“数据-洞察-行动”的原则，确保视觉元素清晰传达数据背后的（）。
填空题数据分析师在项目初期通常会进行探索性数据分析（EDA），以理解数据集的初步特性，这阶段可能涉及描述性统计、可视化以及（）检验。
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。
