数据可视化与数据分析的区别

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数据分析是一个从原始数据中提取有意义数据的过程。数据可视化利用这些有意义的数据提供更多信息，使利益相关者更容易理解。在本文中，我们将探讨数据分析和数据可视化的区别。

数据分析

数据分析是一个从各种来源收集原始数据的过程。然后对这些数据进行清理、格式化和建模，以便更容易地进一步使用。数据分析的主要目标是提取可用的见解，帮助企业做出各种决策。

数据分析的类型

这里讨论了企业遵循的不同类型的数据分析。

• 描述性分析 − 这是一种分析类型，其中包含诸如“正在发生什么”之类的问题。
• 诊断性分析 − 这是一种分析类型，其中考虑导致销售、市场营销等问题的原因。
• 预测性分析 − 这是一种分析类型，它考虑历史数据并对未来进行预测。
• 规范性分析 − 这是一种分析类型，其中数据被划分为模式，这有助于决策。

数据可视化

数据可视化是一个将可用数据以可视化方式格式化的过程。这有助于创建数据的可视化表示。复杂的和大数据集可以以图形方式显示，这有助于更好地理解。

数据可视化的用例

数据可视化使用以下用例：

• 关联数据 − 可以借助图表关联数据，这些图表显示了随时间推移的销售额的增长和下降。这在关联两个不同的数据集（如网站性能和销售图表）时很有用。
• 图表性能 − 数据可以以图表的形式显示，可以显示特定决策是产生了积极影响还是消极影响。
• 可视化探索 − 如果数据以表格形式提供，则可以很容易地了解意外的异常或模式。可视化探索有助于提供尽可能多的数据。数据以图形格式呈现，有助于轻松找到意外的事情。
• 高级多方面可视化 − 这是一种可视化类型，其中组合了不同类型的变量。这有助于创建一个包含许多因素的故事。

数据可视化中使用的技术

数据可视化中使用了许多技术，我们将了解其中的一些技术。

• 图表 − 图表被认为是最有效的数据可视化方式。图表有很多类型，例如条形图、折线图、饼图等，有助于显示特定时间的数值。
• 热力图 − 热力图由彩色渐变组成，让查看者了解数据的幅度。这些热力图也用于关联数据。
• 直方图 − 直方图用于在一组频率中排列数据。数据可以轻松地分布到一个确定的时期。
• 散点图 − 散点图用于借助点来显示不同变量之间的关系。

数据可视化和数据分析的区别

数据可视化和数据分析是不同的东西。数据分析是收集数据的过程，而数据可视化则处理以可视化格式呈现数据。两者之间有很多区别，可以在下表中找到。

结论

数据分析和数据可视化用于呈现数据以做出决策。数据分析是一个从各种来源收集原始数据的过程。然后对其进行分析，并提供干净的数据以供使用。数据可视化是一个使用从数据分析中获得的干净数据将其以可视化形式（如条形图、饼图、折线图等）呈现的过程。以这种方式呈现的数据有助于企业做出决策。

关于数据可视化与数据分析的常见问题

1. 数据可视化如何显示数据？

数据可视化以图形格式显示数据。这些图表包括条形图、折线图、饼图、直方图等。

2. 数据可视化使用哪种类型的数据？

数据可视化使用通过数据分析清理和组织的原始数据。

3. 数据可视化应用于哪些领域？

数据可视化应用于医疗保健、银行、金融等领域。

4. 使用哪些工具来执行数据分析？

用于执行数据分析的工具包括Hive、Excel、Polybase、SAP等。

5. 数据分析的不同类型是什么？

数据分析的不同类型包括：

• 描述性分析
• 诊断性分析
• 预测性分析
• 规范性分析