数据挖掘和数据可视化是两个不同的数据分析过程，它们在目的、方法和结果展示上各有特点。
1. 目的不同：
数据挖掘的主要目的是从大量数据中提取出有价值的信息和知识，以帮助企业做出决策或发现模式。它通常涉及到复杂的算法和模型，如分类、回归、聚类等。而数据可视化的目的是将数据以直观的方式呈现给非专业用户，帮助他们理解数据的含义和趋势。
2. 方法不同：
数据挖掘通常使用统计方法和机器学习算法来处理数据，需要一定的数学和编程知识。而数据可视化则主要依赖于图表、地图、仪表盘等可视化工具，不需要深入的数学背景。
3. 结果展示不同：
数据挖掘的结果通常是一些统计指标和模型参数，这些结果可能需要进一步解释和分析才能理解其含义。而数据可视化的结果则是直观的图形和图表，可以直接观察数据的分布、趋势和关系。
4. 应用领域不同：
数据挖掘通常应用于科学研究、金融投资、医疗健康等领域，需要处理大量的复杂数据。而数据可视化则广泛应用于商业、教育、政府等多个领域，用于展示数据信息和趋势。
5. 技术要求不同：
数据挖掘需要掌握一定的编程技能，如Python、R等编程语言，以及相关的数据处理和分析技术。而数据可视化则需要掌握一些可视化工具的使用，如Tableau、Power BI等。
6. 结果解释不同：
数据挖掘的结果往往需要通过专业的统计学知识和机器学习算法来解释，而数据可视化的结果则可以通过直观的图形和图表来理解。
总之，数据挖掘和数据可视化虽然都是数据分析的重要手段，但它们的目的、方法和结果展示等方面存在明显的差异。在实际工作中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法来处理数据。
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