在数据挖掘的浩瀚海洋中，如何将复杂、抽象的数据集转化为直观、易于理解的信息，是每一位数据科学家面临的挑战，计算机图形学，作为一门融合数学、计算机科学和工程学的交叉学科，正逐渐成为这一转变的关键。
计算机图形学通过算法和技术的力量，将数据转化为视觉上可感知的图形和图像，在数据可视化中，利用散点图可以直观展示变量间的关系；热力图则能清晰地展示数据在不同维度上的分布情况；而三维模型和动画技术更是能够使复杂的数据结构变得一目了然。
如何有效地利用计算机图形学技术，使数据可视化既美观又准确，是当前研究的一大难题，这涉及到如何选择合适的图形表示方法、如何优化图形的渲染效果以及如何处理大规模数据集的实时可视化等问题，随着人工智能和机器学习技术的发展，如何将这些技术融入计算机图形学中，以实现更加智能化的数据可视化，也是未来研究的重要方向。
计算机图形学在数据挖掘领域的应用，不仅极大地提高了数据处理的效率和准确性，更是在很大程度上改变了人们与数据交互的方式，它使原本枯燥无味的数字和代码变得生动有趣，为数据科学家提供了强有力的工具，助力他们从海量数据中挖掘出有价值的信息和洞见。
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计算机图形学通过算法与视觉映射，将复杂数据从抽象转为直观图像展示。
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