随着信息技术的快速发展，数据可视化已成为数据分析领域不可或缺的一部分。数据可视化不仅能够帮助人们更直观地理解复杂的数据集，而且可以用于综合分析多个数据源的信息，从而揭示隐藏的模式和趋势。本文将探讨数据可视化与综合分析在计算机科学中的应用，并通过一个具体的Python代码示例来说明如何利用数据可视化技术进行综合分析。
首先，我们引入Python中的几个关键库，如pandas用于数据处理，matplotlib和seaborn用于数据可视化。以下是一个简单的例子，展示了如何使用这些工具对两个不同数据集进行综合分析并可视化结果：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载数据
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')
# 数据预处理
data1['date'] = pd.to_datetime(data1['date'])
data2['date'] = pd.to_datetime(data2['date'])
# 合并数据
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='date', how='inner')
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='date', y='value1', data=merged_data, label='Data1')
sns.lineplot(x='date', y='value2', data=merged_data, label='Data2')
plt.title('Data Visualization and Integration')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Values')
plt.legend()
plt.show()
以上代码首先加载了两个CSV文件，然后对日期列进行了类型转换，接着将两个数据集基于日期列进行了合并。最后，使用seaborn绘制了两条时间序列曲线，展示了如何通过数据可视化技术对综合后的数据进行有效的展示。
综上所述，数据可视化与综合分析是现代数据分析的重要组成部分。通过适当的工具和技术，我们可以更有效地理解和解释复杂的数据集，从而做出更有洞察力的决策。