数据可视化和数据预处理是两个不同的概念，但它们在数据分析和处理过程中都扮演着重要的角色。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和规范化的过程，以便为后续的数据分析和挖掘工作做好准备。这个过程包括去除重复值、填充缺失值、标准化数值型数据、离散化类别型数据等操作。数据预处理的目的是提高数据的质量和可用性，使数据更适合进行分析和挖掘。
数据可视化是将数据以图形的形式展示出来，以便用户更直观地理解数据。数据可视化可以采用多种方式，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。数据可视化的目的是帮助用户更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，以及比较不同数据集之间的差异。
虽然数据可视化和数据预处理在目的和方法上有所不同，但它们在数据分析和处理过程中是紧密相连的。数据预处理为数据可视化提供了高质量的数据，使得用户可以更清晰地看到数据中的信息。同时，数据可视化也可以帮助我们更好地理解数据，从而指导我们进行更有效的数据预处理。
总之，数据预处理和数据可视化都是数据分析和处理过程中的重要步骤，它们之间相互依赖、相互促进。在进行数据分析时，我们应该综合考虑这两个方面，确保数据的质量和可用性，以及数据的可读性和易用性。
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