牛掰BI

2023-07-28

数据分析和可视化都是对数据进行处理和呈现,以洞察信息并发现价值,但两者侧重点有所不同:

数据分析 主要侧重于使用分析方法和算法对数据进行统计、建模、挖掘等分析,以发现数据背后的规律和价值。常见的数据分析方法有:

描述统计 - 计算数据的中心趋势、方差等统计特征
推断统计 - 做出预测并计算精度
数据挖掘 - 使用机器学习进行分类、聚类、关联分析等
时间序列分析 - 分析数据的时间依赖性和趋势
数据可视化 主要侧重于使用图表、图像等直观的方式对数据进行表达和展示,以辅助决策或发现问题。常用的可视化类型有:

表格 - 以行列结构展示数据
柱状图/折线图 - 展示类别数据的对比、趋势
散点图 - 展示两个变量间的相关性
地图 - 展示地理位置相关的数据
两者通常需要结合使用,先对数据进行深入分析,再顺利获得可视化将结果清晰地呈现出来。良好的可视化也可以帮助发现分析中可能被忽视的模式或问题。总体而言,数据分析侧重发现内在规律,可视化侧重解释和传达发现的结果。两者缺一不可,共同提高决策质量。