下列不属于数据可视化的是什么
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数据可视化是指通过图形、图表等形式将数据进行展示和表达的过程。它可以帮助人们更直观地理解数据信息，发现规律和趋势。在数据可视化中，我们通常会利用各种图表类型来展现数据，比如折线图、柱状图、饼图等。这些图表有助于将数据转化为可视化形式，从而更容易理解和分析数据。
然而，数据可视化并不包括所有与数据相关的工作。下列不属于数据可视化的包括数据收集、数据清洗和数据存储等环节。数据收集是指获取数据的过程，数据清洗是指对数据进行清洗、筛选、整理等操作，数据存储是指将数据保存在数据库中以供后续使用。这些过程是数据可视化的前期准备工作，而非数据可视化的核心内容。
因此，数据可视化强调的是将数据以图形化的方式呈现，而不涉及数据的收集、清洗和存储等环节。数据可视化更注重如何通过可视化手段有效地传达数据信息，帮助人们更好地理解数据。
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下列不属于数据可视化的是数据分析。数据可视化和数据分析在数据科学领域中是两个不同但相关的概念。数据可视化是指通过图表、图形、地图等视觉元素来展示数据，以便更好地理解数据之间的关系和趋势。而数据分析则是指对数据进行分析以发现模式、关联和洞察，从而为决策提供支持。
以下是数据可视化的一些特点和优势：
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提供直观的展示：数据可视化能够将复杂的数据信息以直观的方式展现出来，使人们更容易理解和解释数据。
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帮助发现趋势和模式：通过数据可视化，人们能够更容易地发现数据中的趋势、模式和异常，从而为进一步的数据分析和决策提供参考。
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促进数据驱动决策：数据可视化能够帮助组织和个人更加有效地利用数据来做出决策，从而提高工作效率和决策质量。
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吸引注意力：视觉化的信息更容易吸引人们的注意力，从而增加数据传达的效果和影响力。
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提高沟通效率：数据可视化能够通过图表、图形等形式，将数据信息简洁明了地呈现出来，有助于沟通双方更快速地理解和达成共识。
因此，数据可视化在今天的数据驱动决策中扮演着至关重要的角色，通过合理有效地利用数据可视化技术，人们能够更好地理解数据、进行数据分析和最终做出正确的决策。
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