信息可视化（information visualization）和可视化分析（visual analytics）是数据科学领域中两个密切相关但有所区别的概念。尽管这两个术语经常被交替使用，但它们在实际应用中有着明确的区别。
1. 目的不同：
信息可视化的主要目的是将大量复杂的数据以图形、图表等形式展现给用户，以便用户能够直观地理解和解释数据。它侧重于数据的呈现，强调的是“可视性”，即如何通过视觉手段使信息易于理解。
而可视化分析则更侧重于数据分析的深度和复杂性，它不仅仅是将数据转化为图表，而是通过算法和模型来发现数据中的模式、趋势和关联性。它侧重于“分析”，即如何从数据中发现有价值的信息和洞察。
2. 技术方法不同：
信息可视化通常使用各种图表、地图、时间线等工具，这些工具可以帮助用户快速地理解和传达数据。例如，使用柱状图可以展示不同类别的数据比较，散点图可以用来表示变量之间的关系。
而可视化分析则需要运用统计学、机器学习、数据挖掘等方法来处理数据。例如，通过聚类分析可以将相似的数据点聚集在一起，通过关联规则学习可以发现数据中的频繁项集。
3. 应用场景不同：
信息可视化广泛应用于业务报告、市场分析、医疗诊断等领域，在这些场景中，人们需要快速地获取和理解数据。
可视化分析则更多地应用于科学研究、金融分析、气象预报等领域，在这些领域，人们需要深入地挖掘数据背后的规律和关系。
4. 结果呈现方式不同：
信息可视化的结果通常是静态的，如图片、表格等，它可以在短时间内向用户提供直观的信息。
可视化分析的结果则是动态的，可以通过交互式的方式展示，用户可以对数据进行探索和分析。
5. 目标用户不同：
信息可视化的目标用户可能是非专业背景的用户，他们希望快速地获取和理解数据。
可视化分析的目标用户可能是专业人士，他们需要深入地挖掘数据背后的规律和关系。
总之，信息可视化和可视化分析虽然都涉及到数据可视化，但它们的目的、技术方法和应用场景都有所不同。信息可视化更注重数据的呈现，而可视化分析则更注重数据分析和发现。
