在大數據時代下，數據挖掘與可視化是兩個緊密相連且極其重要的領域。它們不僅能夠幫助組織和企業從海量數據中提取有價值的信息，還能夠通過圖形化的方式直觀展示分析結果，從而支持決策制定和知識發現。具體分析如下：

數據挖掘的重要性：

數據挖掘是從大量數據中自動發現有用信息的過程。它結合了高性能計算、機器學習、人工智能等多個領域的技術和理論。

在大數據環境下，數據挖掘面臨著處理速度快、數據量大、數據類型多樣等特點，這既是機遇也是挑戰。

數據挖掘技術在分類、優化、識別、預測等方面的應用被廣泛研究，并在健康醫療、老齡化社會等領域產生了巨大的社會價值。

數據可視化的作用：

數據可視化將復雜的數據以圖形的形式展現出來，使得人們能夠快速理解和分析數據。

它對于需要實時數據快速做出決策的場所尤為重要，如監控中心、指揮調度中心等。

數據可視化也常用于企業展廳、展覽中心等以數據展示為主的場所，以及電商平臺在大促活動時對外公布數據的情況。

數據挖掘與可視化的結合：

數據挖掘與可視化相結合，可以更有效地幫助用戶理解挖掘結果，提高決策的準確性和效率。

數據挖掘系統如FIU-Miner等，已經在高端制造業、空間數據挖掘和商務智能等領域得到了成功的應用。

這種結合不僅提升了數據分析的深度和廣度，還增強了數據的可解釋性和可操作性。

綜上所述，在大數據時代下，數據挖掘與可視化是相輔相成的兩大技術。其不僅推動了數據分析技術的發展，也為各行各業提供了強大的決策支持工具。隨著技術的不斷進步，未來數據挖掘與可視化將在更多領域發揮更大的作用，幫助企業和社會更好地理解和利用數據。