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，它允许用户以直观、易懂的方式理解和解释数据。数据可视化不仅仅是将数据转换为图表，而是通过选择适当的视觉元素（如颜色、形状、大小、位置等）来传达数据的含义和关系。
实质意义：
1. 提高信息传递效率：数据可视化通过直观的图形展示，使得非专业人士也能快速理解复杂的数据和统计信息，从而提高了信息的传递效率。
2. 增强决策支持能力：数据可视化可以帮助决策者更好地理解数据背后的含义，从而做出更明智的决策。例如，通过柱状图可以直观地比较不同群体的收入水平，而折线图则可以展示某个变量随时间的变化趋势。
3. 促进创新思维：数据可视化鼓励人们从不同的角度看待问题，从而激发创新思维。例如，通过对比分析不同地区的经济发展水平，可以发现新的增长点和潜力区域。
4. 提高数据分析质量：数据可视化可以帮助人们更好地理解数据之间的关系，从而更准确地进行数据分析。例如，通过散点图可以发现两个变量之间的相关性，而回归分析则可以预测一个变量对另一个变量的影响。
5. 促进跨学科研究：数据可视化作为一种通用的工具，可以跨越不同的学科领域进行应用。例如，在生物学中，可以通过网络图表示基因之间的关系；在经济学中，可以通过条形图展示不同国家的经济状况。
6. 提高公众参与度：数据可视化可以将复杂的数据和信息转化为易于理解的形式，从而提高公众对政府政策、社会问题等方面的关注和参与度。例如，通过地图展示某地区的贫困情况，可以引起人们对该地区的关注和帮助。
总之，数据可视化具有重要的实质意义，它不仅提高了信息传递的效率和决策支持能力，还促进了创新思维、数据分析质量、跨学科研究以及公众参与度的提升。随着信息技术的发展，数据可视化将在各个领域发挥越来越重要的作用。
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