数据可视化的循环模型和分析模型是两种不同的方法，用于处理和呈现数据。
循环模型是一种迭代的过程，它包括以下几个步骤：
1. 数据收集：从各种来源收集数据，如数据库、文件、网络等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行预处理，包括去除重复值、填充缺失值、转换数据类型等。
3. 数据分析：使用统计方法和算法对数据进行分析，以发现数据中的趋势、模式和关联。
4. 结果可视化：将分析结果以图表、图形等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。
5. 反馈调整：根据用户的需求和反馈，对数据可视化过程进行调整和优化。
分析模型是一种基于数学和统计学的方法，它包括以下几个步骤：
1. 问题定义：明确要解决的问题和目标，以及需要分析的数据。
2. 数据准备：收集和整理数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：使用统计方法和算法对数据进行分析，以发现数据中的规律和趋势。
4. 结果解释：将分析结果以文字、图表等形式解释给用户，以便更好地理解数据的含义。
5. 决策支持：根据分析结果提供决策支持，帮助用户做出明智的决策。
循环模型和分析模型在数据处理和分析过程中相互补充，共同完成数据的收集、清洗、分析和可视化。循环模型强调迭代和反馈，有助于不断优化数据分析过程；而分析模型则侧重于数学和统计学方法的应用，有助于发现数据中的规律和趋势。两者的结合可以更全面地理解和解释数据，为决策提供有力支持。
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