知识图谱和数据可视化图谱是两种不同的技术，它们在处理数据的方式、目的以及结果展示方面有所不同。
1. 定义和目标：
- 知识图谱：是一种结构化的知识表示方法，它将现实世界中的概念（如人、地点、组织等）及其相互关系以图形的形式表示出来。知识图谱的目标是提供一种方式，使用户可以更容易地理解和使用这些知识。知识图谱通常用于自然语言处理、推荐系统、问答系统等领域。
- 数据可视化图谱：是一种将数据以图形形式展示的技术，它可以帮助用户更直观地理解数据之间的关系和模式。数据可视化图谱的目标是提供一种方式，使用户可以更容易地发现数据中的规律和趋势。数据可视化图谱通常用于商业智能、市场分析、城市规划等领域。
2. 处理数据的方式：
- 知识图谱：主要关注于如何将现实世界中的概念及其关系抽象为计算机可以理解的格式，并在此基础上进行推理和查询。知识图谱通常需要通过人工或半自动的方式构建，包括实体识别、关系抽取、属性提取等步骤。
- 数据可视化图谱：主要关注于如何将数据以图形的形式呈现，以便用户能够直观地理解数据之间的关系和模式。数据可视化图谱通常需要通过计算机视觉、图像处理等技术实现，包括特征提取、形状识别、颜色编码等步骤。
3. 结果展示：
- 知识图谱：结果通常以图形的形式呈现，如实体图、关系图、属性图等。知识图谱的结果可以用于自然语言处理、推荐系统、问答系统等应用，帮助用户更方便地获取和使用知识。
- 数据可视化图谱：结果通常以图形的形式呈现，如柱状图、折线图、饼图等。数据可视化图谱的结果可以用于商业智能、市场分析、城市规划等应用，帮助用户更直观地发现数据中的规律和趋势。
4. 应用场景：
- 知识图谱：适用于需要利用知识进行推理和决策的场景，如医疗诊断、法律咨询、金融风控等。知识图谱可以帮助用户更好地理解和利用知识，提高决策的准确性和效率。
- 数据可视化图谱：适用于需要直观了解数据关系和模式的场景，如市场分析、城市规划、商业智能等。数据可视化图谱可以帮助用户更直观地发现数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
总之，知识图谱和数据可视化图谱虽然都是处理数据的技术，但它们的目标、方式和结果展示等方面有所不同。知识图谱更侧重于知识的表示和推理，而数据可视化图谱更侧重于数据的直观展示。选择哪种技术取决于具体的需求和场景。
