近来，随着物联网的兴起，海量数据被日益收集，对数据进行分析和管理变得更加重要。在这种背景下，数据挖掘与数据分析技术可以做到数据清洗、特征选择，并从完全未标记的海量数据中挖掘有价值的信息，帮助我们解决现实世界的问题。
首先，数据挖掘是一种从数据中提取出有用信息的技术。它通常使用有监督（例如回归），无监督（例如聚类）或半监督学习算法构建模型，因此具有明显的目的性，建模的目标是解决特定问题，或从大量数据中有效挖掘有价值的信息。
另一方面，数据分析是指从数据中提取信息，并把这些信息变成有用的洞察力以改善业务策略的过程。它可以使用描述性统计，数据可视化和多种分析工具（如因子分析和序贯模型），旨在了解复杂数据集，掌握这些数据上的细微差别，从而获得有利可图的业务洞见。
在总结以上，数据挖掘与数据分析可以帮助企业建立高度数据驱动的工作方式、有效地利用海量数据，从而更好地管理和了解数据。此外，它也可以用于揭示未知信息，有助于制定有效策略、节省时间和更好地解决问题。
