数据分析与可视化是两个不同的领域，它们之间的区别主要体现在以下几个方面：
1. 目标不同：数据分析的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业或组织做出决策。而可视化的目标是通过图形或图像的形式展示数据，使人们更容易理解和分析数据。
2. 方法不同：数据分析主要依赖于数学和统计学的方法，包括描述性统计、推断性统计、回归分析等。而可视化则主要依赖于图形设计的方法，包括线图、柱状图、饼图、散点图等。
3. 技能要求不同：数据分析需要具备较强的逻辑思维能力和数学基础，能够运用各种统计方法和算法处理数据。而可视化则需要具备较强的艺术感和设计能力，能够根据数据特点选择合适的可视化方式。
4. 应用场景不同：数据分析通常应用于科学研究、金融分析、市场调研等领域，通过对数据的深入挖掘，为企业或组织提供决策支持。而可视化则广泛应用于广告、教育、医疗、政府等多个领域，通过直观的图形展示，帮助人们更好地理解数据。
5. 结果呈现不同：数据分析的结果通常以表格、图表等形式呈现，便于阅读和分析。而可视化的结果则以图形的形式呈现，更具有直观性和吸引力，有助于激发人们的想象力和创造力。
6. 评价标准不同：数据分析的成果主要看其准确性、可靠性和实用性，评价标准相对严格。而可视化的成果则看其创新性、美观性和传达效果，评价标准相对宽松。
总之，数据分析与可视化虽然都是数据分析的重要环节，但它们在目标、方法、技能要求、应用场景、结果呈现和评价标准等方面都有很大的区别。在实际工作中，我们需要根据具体情况选择合适的方法，以满足项目的需求。
