牛掰BI

2023-07-28

數據分析和可視化都是對數據進行處理和呈現,以洞察信息并發現價值,但兩者側重點有所不同:

數據分析 主要側重于使用分析方法和算法對數據進行統計、建模、挖掘等分析,以發現數據背后的規律和價值。常見的數據分析方法有:

描述統計 - 計算數據的中心趨勢、方差等統計特征
推斷統計 - 做出預測并計算精度
數據挖掘 - 使用機器學習進行分類、聚類、關聯分析等
時間序列分析 - 分析數據的時間依賴性和趨勢
數據可視化 主要側重于使用圖表、圖像等直觀的方式對數據進行表達和展示,以輔助決策或發現問題。常用的可視化類型有:

表格 - 以行列結構展示數據
柱狀圖/折線圖 - 展示類別數據的對比、趨勢
散點圖 - 展示兩個變量間的相關性
地圖 - 展示地理位置相關的數據
兩者通常需要結合使用,先對數據進行深入分析,再通過可視化將結果清晰地呈現出來。良好的可視化也可以幫助發現分析中可能被忽視的模式或問題。總體而言,數據分析側重發現內在規律,可視化側重解釋和傳達發現的結果。兩者缺一不可,共同提高決策質量。