数据挖掘的作用重要吗 数据挖掘和数据抽取的区别？
数据分析（数据挖掘）有什么用？
数据分析和数据挖掘本质上是不同的数据分析:是指运用适当的统计分析方法对收集到的庞大数据进行分析，是对数据进行细致的研究和总结，以提取有用信息并形成结论的过程；数据挖掘:是指利用相关算法从大量数据中发掘隐藏信息的过程。
我们可以简单理解为，一个是广度上的数据处理，一个是深度上的数据处理。
数据分析和数据挖掘是相辅相成的。一是可以通过对大量数据的整理和解读，分析企业现状，通过数据反映企业管理当前存在的问题，并可以深度追溯相应问题的原因，最终确认相关责任人，保证数据的可追溯性，辅助企业整体管理和运营；数据挖掘，通过对企业隐藏价值数据的深度挖掘，可以指导企业未来的发展，做出预测，为企业高层提供相应的参考支持；企业要想更好的发展，就要处理好当前企业发展中的问题，重要的是着眼于企业未来的发展。数据分析和数据挖掘在企业中的实际应用，可以更好地支持企业的经营管理，提供决策分析，帮助企业走得更高更远。
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举例说明数据挖掘技术在物联网应用中的重要作用。
有利于提高使用数据的能力，促进物联网的发展和进步。数据挖掘和数据抽取的区别？
1.不同的定义，数据挖掘也被称为数据库中的知识发现。数据提取是使用传输技术将数据(有时是非结构化的或结构不良的)从在线资源中提取到一个集中的存储位置进行进一步处理。
2.过程不一样。数据挖掘的作用是发现和理解数据中新的、看不见的知识，并从中确定一个值。数据提取过程不包括处理或分析。这些都是在数据存储之后完成的。
数据挖掘在物流中的应用前景？
随着科技和经济的快速发展，物流市场越来越完善。在国内外物流市场竞争机制的作用下，物流企业对数据挖掘技术的应用表现出极大的兴趣。
为了快速发展自己的业务规模，迎合当前物流市场的发展，大多数生产企业和零售企业迫切需要利用数据挖掘技术来分析企业存在的问题，并据此优化业务规划，以增强市场竞争力。
深入研究数据挖掘技术及其在物流管理、仓储、运输、配送、信息共享等环节的应用，必将进一步加快物流业的快速发展。
数据挖掘在物流中的应用前景？
数据挖掘应用程序提供的可衡量的好处包括降低企业运营成本、提高盈利能力和提供更好的服务。这些利益包括保险、直邮营销、电信、零售和医疗保健。医疗保健行业已经证实。
从云速度数据挖掘的角度来看，由于许多因素的影响，这对于交易数据来说尤其具有挑战性。
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