随着越来越多的数据利用和持续的技术发展，无论是企业还是个人都会从大量数据中挖掘宝贵的信息。数据挖掘和知识发现技术已经被广泛应用于许多领域，可以帮助研究者以更高效的方式解决实际问题。
为了充分利用数据挖掘和知识发现技术，基于实际的案例分析也很重要。首先，要确定数据源的准确性和准确性，这将有助于质量分析和数据分析。其次，要考虑如何有效地解决问题，同时考虑存储、集成和处理数据以及识别潜在模式。最后，要考虑从结果中获取指导意义，引发新的想法和知识，以及如何构建有价值的模型。
数据挖掘和知识发现技术在支持实际案例分析中可以发挥多方面的作用，其中包括提取有价值信息、预测决策结果和识别模式。例如，医学领域的研究人员可以利用数据挖掘算法对大量的数据进行检索，以发现临床病症之间的关联关系；商业领域则可以利用机器学习算法来预测消费者的购买决策。可以看出，案例分析可以大大提高数据挖掘和知识发现技术的效能，提高企业或个人的经营效率。
就上述而言，数据挖掘和知识发现技术在支持实际案例分析中发挥着重要作用，经过科学地数据挖掘和知识发现，可以有效地从海量数据中挖掘出有价值的信息、预测决策结果和识别模式，这些都是推动企业发展的有效工具。
