数据可视化是一种将数据转换成图形或图像的技术和过程，以便更直观、有效地传达信息。它属于多个领域，包括：
1. 数据科学与分析：数据可视化是数据科学和分析的重要组成部分，它帮助研究人员和分析师理解复杂的数据集，发现模式和趋势，以及做出基于数据的决策。
2. 商业智能（BI）：商业智能是指使用数据来支持业务决策的过程。数据可视化在商业智能中起着关键作用，因为它可以帮助企业领导者和决策者更好地理解市场趋势、客户行为、产品性能等关键指标。
3. 信息技术（IT）：在IT领域，数据可视化用于展示系统性能、网络流量、服务器负载等关键指标，以便技术人员和管理人员能够快速识别问题并采取相应措施。
4. 市场营销：数据可视化在市场营销领域用于展示消费者行为、市场趋势、广告效果等关键指标，帮助企业制定更有效的市场策略。
5. 医疗健康：在医疗健康领域，数据可视化用于展示疾病发病率、治疗效果、药物反应等关键指标，以便医生和研究人员能够更好地理解和改进医疗服务。
6. 社会科学：在社会科学领域，数据可视化用于展示人口统计、犯罪率、社会运动等关键指标，以便研究人员和政策制定者能够更好地理解社会现象。
7. 金融：在金融领域，数据可视化用于展示股票市场、信用风险、投资组合表现等关键指标，以便投资者和风险管理师能够更好地评估和管理金融风险。
8. 教育：在教育领域，数据可视化用于展示学生成绩、课程反馈、学习进度等关键指标，以便教师和教育工作者能够更好地了解学生的学习情况并调整教学方法。
总之，数据可视化是一个跨学科领域，它在不同领域的应用有助于提高信息传递的效率和准确性，从而促进决策制定和创新。随着大数据时代的到来，数据可视化的重要性日益凸显，成为各行各业不可或缺的工具。
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