数据可视化和数据分析是数据科学的两个重要方向，虽然相互关联，但是存在一定的区别。
数据分析是指通过统计和分析数据的方式，获得对真实事物的认知和洞察。数据分析通常包括数据处理、数据建模和数据验证。数据分析的目的是理解数据背后的故事，并从数据中获取价值，支持业务决策。
数据可视化是指将数据通过图形化展示的方式使人们更容易地理解和解读数据，从而得到对数据的洞察和认识。数据可视化的目的是提高数据的易读性和可理解性，以帮助人们更好地理解数据的背后故事，把数据转化为可操作的信息来支持业务决策。
因此，可以看出数据可视化是数据分析过程中的一个环节，同时也是提高最终决策效率的重要手段。
下面我们以一份数据为例来说明这两个概念的区别和联系：
假设我们根据某个地区的餐饮消费记录自行收集了一份数据。数据集包括以下字段：
通过对这份数据进行分析，我们可以了解到：
在这个过程中，我们使用了各种统计技巧和算法，比如聚类算法来对消费地点进行分组，使用箱线图来分析消费金额的分布情况等。这些技巧和方法都是数据分析的范畴。
然而，为了让数据更容易理解和诠释，我们还需要将数据可视化。我们可以将数据分析后的结论通过图表或图形的方式展示出来，比如柱状图、折线图、热力图等等，直观地展示数据之间的关系和趋势，并提供更多的信息和洞察。
举个例子，我们可以使用柱状图来展示消费类型和消费金额的关系，使用地图来展示不同区域的消费地点热度，使用折线图来展示不同月份的消费趋势等等。
因此，数据可视化是为了让数据更能被理解和使用，是数据分析过程中的一部分，其目的是通过图像来呈现数据，并能够提供更多的洞察和理解，让最终使用者更容易做出正确的业务决策。
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