数据可视化是将复杂数据转换为图形或图像形式的过程，以便于理解和分析。在计算机领域，数据可视化不仅帮助专业人士快速识别数据模式和趋势，还为非技术用户提供直观的见解。例如，使用Python的matplotlib库可以轻松创建图表，从原始数据中提取关键信息。
综合分析则是对多个数据源进行整合，以获得全面、深入的理解。在计算机科学中，这通常涉及到数据集成、数据清洗和数据挖掘等步骤。数据挖掘技术，如聚类、关联规则学习和预测模型，可以从大量数据中提取有价值的信息。将数据可视化与综合分析相结合，可以显著提升数据分析的效率和效果。
实例研究表明，数据可视化与综合分析在构建决策支持系统、优化业务流程、预测市场趋势等方面具有巨大潜力。例如，在金融行业，通过综合分析历史交易数据并利用数据可视化工具展示结果，金融机构可以更准确地预测市场波动，制定更有效的投资策略。
总之，数据可视化与综合分析是计算机科学中不可或缺的工具和技术。它们不仅有助于简化复杂的决策过程，还能促进跨学科合作，推动创新应用的发展。随着大数据和人工智能技术的不断进步，这些方法的应用范围将进一步扩大，为解决现实世界问题提供强有力的支持。
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