“在日常的数据应用中，很多人会把数据分析和数据可视化这两个日常用语作为同义词看待，然而纵观整个行业的趋势，企业正在寻找能够从数据中获取价值的平台，这不仅仅局限于数据可视化，而且需要具备强大的数据分析能力。”
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数据分析是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要敏锐的数据洞察能力、扎实的数据整合能力以及掌握好各种数据模型逻辑的能力，同样的一份数据，不同的平台分析的结果往往有所不同。数据可视化涉及到数据的可视化展示，从单个图表到全面的仪表盘。有效的可视化显著减少了受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。
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从上面的讲述来看，数据分析和数据可视化存在着天然的差别，但在实际处理数据时，分析应该先于可视化输出，而可视化分析可能是呈现有效分析结果的一种好方法，两者在应用中存在着关联。
可视化分析涉及到用数据构建不同图表的过程，以提供不同的视角。这有助于确定需要进一步调查的异常值、差距、趋势和有趣的数据点。假如公司在全国各地遍布经销商渠道，在营业过程中，会在与外部经销商、客户的互动中产生大量的数据，而通过数据分析将庞大而且杂乱的数据进行清洗、挖掘、分析后，依靠算法生成了一系列数值，而这些数值要与具体的业务场景联系起来，就需要可视化的帮助。
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通过数据分析和可视化技术，你可以透过数据识别客户购买行为模式，了解客户购买习惯，例如他们购物的时间是什么时候和购买的产品以什么为主，同时你可以看到行为趋势如何逐月变化，以及每个季度的变化，这些就是所谓的业务场景。有了这些业务场景数据，你就可以开始对下一个月、下一个季度的门店情况做出详细、准确的预测，包括哪些产品最畅销，以及何时会迎来门店最忙的高峰期。
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现在市面上有很多平台，它们使快速构建可视化结果非常容易。作为使用平台的分析师，要确保提供的信息是可访问的、易于理解和清晰的。数据分析和数据可视化可能是不同的活动，但它们本质上是相互关联的，一个活动通常可以支持另一个活动。果数AI营销可视化平台，整合企业全渠道数据，深度挖掘数据价值，以创新数据分析模型和可视化数据看板，为企业提供数据分析支持，助力企业数字营销转型。
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