数据挖掘和数据可视化都是数据分析领域中的重要技术，但它们的焦点不同。
数据挖掘
定义
数据挖掘是通过使用各种技术和方法，从大量数据中发现有用的模式、趋势、规律等信息的过程。它通常被用于探索性分析，发现数据中潜在的关系，以及预测未来的趋势和行为。
过程
数据挖掘的过程通常由以下几个阶段组成：
- 探索性数据分析
- 数据预处理
- 特征工程
- 模型选择与构建
- 模型评估与优化
其中，探索性数据分析和数据预处理是数据挖掘过程中最重要的两个阶段。在探索性数据分析阶段，数据挖掘的主要目的是透过数据的视觉化，获得对数据特征和结构的熟悉，为后面模型选择和构建提供基础。
实例说明
下面以一个实例说明数据挖掘的过程：假设你是一家电商公司的营销人员，你想预测在下个季度哪些产品的销售额会突破历史记录。你拥有大量的数据，包括过去几年的销售记录、产品特征、渠道销售数据等。
你可以通过探索性数据分析，来了解数据的特征和结构，例如每个产品的销售额、销售数量、销售渠道、客户群体等。在数据预处理阶段，你会对数据进行清洗和处理，例如去除异常值、缺失值等。在特征工程阶段，你将为每个产品构建一组特征集，例如产品的销售增长率、销售占比等。在模型选择和构建阶段，你选择一个适合你的数据的算法，例如决策树、随机森林等，然后训练模型并进行预测。在最后一个阶段，你将评估模型的性能，并进行优化。
数据可视化
定义
数据可视化是将复杂数据和信息以可视化的方式展现出来，便于用户理解和分析数据的过程。它通常用于探索性数据分析、发现数据中的规律和趋势，向其他人传达数据的信息。
过程
数据可视化的过程通常由以下几个阶段组成：
- 确定目标受众和消息
- 筛选和整理数据
- 确定可视化类型和视觉元素
- 设计和建立可视化
- 评估和修改可视化
其中，第一个阶段非常重要，因为它关注的是数据可视化的目标受众和传达的信息，这将指导可视化的设计过程。在筛选和整理数据阶段，你将选择合适的数据，并将其转化为可视化所需的格式。在确定可视化类型和视觉元素阶段，你将考虑可视化的目的和数据的特点，选择合适的可视化类型和视觉元素。在设计和建立可视化阶段，你将实际设计和创建可视化，例如图表、地图等。在最后一个阶段，你将评估可视化的效果，根据需要进行修改和调整。
实例说明
下面以一个实例说明数据可视化的过程：假设你是一家公司的数据分析师，你想可视化过去几天公司网站的访问统计。你拥有大量的数据，包括每天的页面访问量、用户访问时间、地理位置等。
你可以首先确定你的受众和信息，例如，你的受众是公司的高层经理，他们希望了解公司网站的访问情况，你的信息是网站的总访问量和用户的地理位置分布。然后，你将筛选和整理数据，并考虑选择哪种类型的可视化（例如柱形图、地图等）和哪些视觉元素（例如颜色、标签等）。然后你将设计和建立可视化，并评估可视化的效果。最终你将向经理汇报你的发现和可视化结果。