数据可视化与图表可视化是两种不同的技术，它们都旨在将数据以图形的形式呈现给观众。然而，它们之间存在一些关键差异。
数据可视化（Data Visualization）是一种更全面的概念，它涵盖了从数据的收集、处理、分析到最终的可视化展示的所有过程。数据可视化的目标是通过视觉手段揭示数据背后的模式、趋势和关系，以便用户能够理解并做出基于数据的决策。数据可视化通常包括以下步骤：
1. 数据收集：从各种来源（如数据库、传感器、API等）获取数据。
2. 数据处理：对数据进行清洗、转换和整合，以便进行后续的分析。
3. 数据分析：使用统计方法、机器学习算法或其他分析工具来发现数据中的趋势、模式和关联。
4. 数据可视化：将分析结果以图形的形式呈现给用户，帮助他们更好地理解和解释数据。
图表可视化（Chart Visualization）是数据可视化的一种常见形式，它通常用于展示一组数据中的单个值或趋势。图表可以包括柱状图、折线图、饼图、散点图等多种类型，每种类型都有其特定的目的和应用场景。例如，柱状图用于比较不同类别的数据大小，折线图用于展示时间序列数据的变化趋势，饼图用于表示各部分在总体中所占的比例等。
尽管图表可视化和数据可视化都是将数据以图形的形式呈现的技术，但它们之间存在一些主要差异：
1. 目标不同：数据可视化旨在揭示数据背后的内在规律和关系，而图表可视化则侧重于直观地展示数据的具体数值和趋势。
2. 内容不同：数据可视化的内容可能涉及多个变量和复杂的数据集，而图表可视化的内容通常相对简单，只包含一个或几个变量。
3. 受众不同：数据可视化通常需要具备一定的统计和数据分析背景，以便能够理解其背后的原理；而图表可视化则更适合不具备这些背景的普通用户。
4. 交互性不同：数据可视化通常允许用户根据需要调整参数，以探索不同的数据关系；而图表可视化则通常不提供交互性，用户只能被动地查看数据。
5. 应用领域不同：数据可视化广泛应用于商业智能、科研分析等领域，用于帮助决策者制定战略；而图表可视化则更多地应用于教育、新闻发布等领域，用于向公众传达信息。
总之，数据可视化和图表可视化虽然都是将数据以图形的形式呈现的技术，但它们的目标、内容、受众和应用领域等方面存在明显的差异。在实际工作中，选择合适的可视化技术取决于具体的需求和场景。
