数据科学(Data Science)和数据可视化(Data Visualization)都是关于数据的概念。但是，这两个领域的重点却有所不同。数据科学是关于处理和分析大量数据的学科，而数据可视化则是将数据转化为可视化图形的过程。下面我们将详细讲解这两个领域的区别。
数据科学
数据科学是指使用数据进行相关问题的研究和解决。它涉及各种主题，如数据整理、数据预处理、数据建模和数据可视化等等。数据科学家需要掌握各种技能和工具，包括编程技能、统计学、机器学习、数据库设计和分析技巧等等。
数据科学家的工作通常需要经验丰富的专业人员，并需要耗费大量的时间来处理数据并分析它。数据科学家需要通过不同的算法或模型，对数据进行预测或分类，以获得洞察力并预测未来趋势。这样的结果常常呈现为表格，而非可视化的结果。
示例1：一个数据科学家可能会考虑在一个在线商店中的不同时段对订单数量的影响。为了实现这个目标，他需要清理并处理海量的交易数据，并使用各种模型来分析和预测交易模式，比如参数模型或机器学习模型。得到的结果通常是一个数据表。
示例2：一个数据科学家可能会收集并分析个人捐赠数据，以了解某个政治团体的选民基础。分析结果可能会包含收入、职业、地理位置、政治观点等信息，以便团体更好地了解他们的支持者。
数据可视化
数据可视化是将数据转化为图形化展示的过程。这个过程可以使数据更容易理解和呈现，可以使用户更易于接受数据并洞察到数据之间的关系。数据可视化者需要了解图形设计、交互式设计和数据可视化的规则和最佳实践。
数据可视化者不仅要知道如何使用可视化工具，这个过程也需要对数据之间的结构和关系有深入的理解。数据可视化不仅需要将数据传达给观众，也要更好地诠释数据背后的意义和洞察力。
示例1：在一份销售报告中，数据可视化师可能会使用柱状图（Bar Chart）显示一个公司销售部门在最近一年内的市场份额（Market Share）变化情况。这个图形可以帮助诠释市场的动向，从而更好地帮助高层决策。
示例2：数据可视化者使用图表传达数据的含义。例如，数据可视化者可能使用一个折线图(Line Graph)来展示利率的变化。通过观察这个图形，我们可以看到将利率从月份分为分组对时间趋势的影响。
综上所述，数据科学和数据可视化都是对于数据的不同方面的处理和解释。数据科学家处理的是数据及其潜在的意义，而数据可视化者则更侧重于数据的呈现和明确的传达。