在大数据时代，数据量之大、维度之广、关系之复杂，使得传统的数据展示方式难以满足需求，而计算机图形学作为一门交叉学科，为大数据的可视化提供了强有力的技术支持。
计算机图形学通过算法和模型，将抽象的数据转化为直观的图形、图像和动画，使得数据之间的关系、趋势和模式得以清晰呈现，在大数据分析中常用的散点图、热力图、树状图等，都是计算机图形学的应用成果。
大数据的可视化也面临着诸多挑战，如何处理海量数据、如何保证可视化效果的同时不丢失重要信息、如何提高用户的交互体验等，都是亟待解决的问题，计算机图形学通过不断优化算法、开发新的可视化技术和工具，为解决这些问题提供了可能。
随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，计算机图形学在大数据可视化领域的应用将更加广泛和深入，通过深度学习算法自动提取数据特征，实现更加智能化的数据可视化；或者通过增强现实技术，将数据可视化与现实世界相结合，提供更加沉浸式的用户体验。
计算机图形学为大数据的可视化提供了强有力的技术支持，而大数据的可视化又为计算机图形学的发展提供了新的机遇和挑战，两者相辅相成，共同推动着信息时代的发展。
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计算机图形学通过高效算法和先进技术，为大数据可视化提供了强有力的支持与视觉呈现的深度洞察。
计算机图形学通过高级渲染与交互技术，为大数据可视化提供直观、动态的展示方式。
计算机图形学通过高效算法与视觉映射技术，为大数据可视化提供强大支持，
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