数据分析与数据可视化

数据分析和数据可视化是数据科学中两个重要的概念。数据分析是指根据分析目的，采用各种分析方法对收集的数据进行处理和分析，提取有价值的信息，并得到一个特征统计量结果的过程。狭义的数据分析主要包括对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等方法。而广义的数据分析则包括基础探索、统计分析和深层挖掘等方法，旨在发现数据中有用的信息和未知的规律与模式，为业务决策提供理论与实践依据。数据可视化是数据分析和数据科学中的关键技术之一，它将数据或信息编码为图形或图像，通过表达、建模以及对立体、表面、属性和动画显示，对数据进行可视化解释。数据可视化可以帮助人们更直观地理解和分析数据，从而更好地发现数据中的模式、趋势和关联。因此，数据分析和数据可视化是相辅相成的，数据分析提供了数据的洞察和理解，而数据可视化则通过图形化展示数据，使得这些洞察更加直观和易于理解。[1][2][3]