数据可视化的功能不包括什么

数据可视化是通过图表、图形等可视化手段将数据呈现出来，以便于用户更直观、更清晰地理解数据背后的含义。其功能主要包括：帮助用户发现数据间的模式和关联、比较数据间的差异、检查数据的分布、揭示隐藏在数据中的趋势和异常、为数据故事提供视觉支持、帮助用户做出决策等。

而数据可视化的功能并不包括：对数据进行操作和修改、对数据进行传统的数据处理和分析（如统计分析、机器学习等）、自动化报告生成、数据的存储和管理等。数据可视化强调的是通过视觉的方式展现数据，让用户更好地理解数据，而其他功能需要在数据可视化之外的工具或软件中实现。

数据可视化的功能通常不包括以下内容：

1. 数据分析和处理：数据可视化工具通常用于展示数据，但并不负责数据的分析和处理。用户在使用数据可视化工具时需要自行对数据进行分析和处理，然后将处理后的数据输入到可视化工具中进行展示。

2. 数据存储和管理：数据可视化工具主要用于对已有数据进行可视化展示，而不是用于数据的存储和管理。用户需要自行将需要展示的数据存储在数据库或文件中，并在需要的时候将数据导入到可视化工具中进行展示。

3. 数据采集和清洗：数据可视化工具不会自动进行数据的采集和清洗工作，这些工作需要用户使用其他数据处理工具来完成。用户需要在使用数据可视化工具之前，确保数据的准确性和完整性，以保证可视化结果的准确性和可信度。

4. 数据传输和交互：数据可视化工具通常用于生成静态的图表和可视化结果，而不是用于数据的即时传输和交互。如果需要实现数据的实时传输和交互，用户可能需要使用其他技术和工具来实现，如数据接口、Web应用程序等。

5. 数据安全和权限控制：数据可视化工具通常不包括对数据的安全性和权限控制功能。用户在使用数据可视化工具时需要自行考虑数据的安全性和权限控制问题，确保数据只被授权的人员访问和使用。如果涉及到敏感信息的数据可视化，用户需要采取额外的安全措施来保护数据的安全性。

数据可视化是将数据转换为图形化的形式，以便更容易理解、获取见解和做出决策。数据可视化的功能通常包括：

1. 数据分析： 通过可视化图表来展示数据的关系、趋势和模式，有利于发现数据的规律和洞察。

2. 决策支持： 数据可视化有助于直观地展示数据，帮助用户更好地理解数据，从而做出更明智的决策。

3. 信息传达： 通过可视化展示数据，更容易向他人传达信息，使复杂的数据变得更易理解。

4. 发现见解： 数据可视化有助于发现数据中的新模式、趋势，帮助用户深入了解数据背后的故事。

5. 监控和预测： 可视化可以提供实时监控，帮助用户追踪数据的变化，并基于历史数据做出预测。

6. 交互性： 交互性的数据可视化允许用户探索数据并根据需要调整视图，增加了数据分析的灵活性和效率。

数据可视化的功能通常不包括：

1. 数据处理： 数据可视化通常不包括数据的采集、清洗和转换等数据处理的过程，它更侧重于将处理过的数据进行可视化展示。

2. 数据存储： 数据可视化不涉及数据的存储和管理，它只是在已有数据的基础上进行展示和分析。

3. 数据模型和算法： 数据可视化不包括数据的建模和分析过程，如机器学习算法、回归分析等，它更多地关注于数据的展示和解释。

因此，数据可视化的功能主要集中在数据展示、分析和传达等方面，帮助用户更好地理解数据并从中获取有用的见解。