极客教程数据可视化和数据分析的区别
数据可视化： 数据可视化是信息和数据以图形或图形格式(例如：图表、图形和地图)的图形表示。数据可视化工具提供了一种可访问的方式来查看和理解数据中的趋势、模式和异常值。数据可视化工具和技术对于分析大量信息和做出数据驱动的决策至关重要。使用图片的概念是为了理解几个世纪以来一直在使用的数据。数据可视化的一般类型是图表、表格、图形、地图、仪表板。
数据分析： 数据分析是分析数据集的过程，以便对他们拥有的信息做出决定，越来越多地使用专门的软件和系统。数据分析技术用于允许组织做出业务决策的商业行业。数据可以帮助企业更好地了解他们的客户，改进他们的广告活动，个性化他们的内容，并提高他们的底线。数据分析的技术和流程已被自动化为机械流程和算法，这些流程和算法可以处理原始数据以供人类消费。数据分析可帮助企业优化其绩效。
以下是数据可视化和数据分析之间的差异表：
| 比较项 | 数据可视化 | 数据分析 |
|---|---|---|
| 定义 | 数据可视化是信息和数据以图形或图形格式的图形表示。 | 数据分析是分析数据集以便对它们拥有的信息做出决策的过程，越来越多地使用专门的软件和系统。 |
| 好处 | 识别需要关注或改进的领域，明确影响客户行为的因素，帮助了解哪些产品放置在哪里，预测销量 | 识别底层模型和模式，作为数据可视化的输入源，通过预测需求帮助改进业务结论 |
| 用于 | 数据可视化的目标是通过可视化的方式向用户清晰有效地传达信息。 | 每个企业都收集数据；数据分析将帮助企业通过分析数据做出更明智的业务决策。 |
| 关系数据 | 可视化有助于获得更好的感知。 | 数据可视化和分析将一起得出关于数据集的结论。在少数情况下，它可能充当可视化的来源。 |
| 行业 | 数据可视化技术和技术广泛应用于金融、银行、医疗保健、零售等 | 数据分析技术和技术广泛应用于商业、金融、医疗保健、犯罪检测、旅行社等 |
| 工具 | Plotly、DataHero、Tableau、Dygraphs、QlikView、ZingCHhart 等 | Trifecta、Excel /Spreadsheet、Hive、Polybase、Presto、Trifecta、Excel /Spreadsheet、Clear Analytics、SAP Business Intelligence 等。 |
| 平台 | 大数据处理、服务管理仪表板、分析和设计。 | 大数据处理、数据挖掘、分析与设计 |
| 技术 | 数据可视化可以是静态的或交互式的。 | 数据分析可以是规范分析、预测分析。 |
| 人员 | 数据工程师 | 数据分析师执行 |