在大数据时代下，数据挖掘与可视化是两个紧密相连且极其重要的领域。它们不仅能够帮助组织和企业从海量数据中提取有价值的信息，还能够通过图形化的方式直观展示分析结果，从而支持决策制定和知识发现。具体分析如下：

数据挖掘的重要性：

数据挖掘是从大量数据中自动发现有用信息的过程。它结合了高性能计算、机器学习、人工智能等多个领域的技术和理论。

在大数据环境下，数据挖掘面临着处理速度快、数据量大、数据类型多样等特点，这既是机遇也是挑战。

数据挖掘技术在分类、优化、识别、预测等方面的应用被广泛研究，并在健康医疗、老龄化社会等领域产生了巨大的社会价值。

数据可视化的作用：

数据可视化将复杂的数据以图形的形式展现出来，使得人们能够快速理解和分析数据。

它对于需要实时数据快速做出决策的场所尤为重要，如监控中心、指挥调度中心等。

数据可视化也常用于企业展厅、展览中心等以数据展示为主的场所，以及电商平台在大促活动时对外公布数据的情况。

数据挖掘与可视化的结合：

数据挖掘与可视化相结合，可以更有效地帮助用户理解挖掘结果，提高决策的准确性和效率。

数据挖掘系统如FIU-Miner等，已经在高端制造业、空间数据挖掘和商务智能等领域得到了成功的应用。

这种结合不仅提升了数据分析的深度和广度，还增强了数据的可解释性和可操作性。

综上所述，在大数据时代下，数据挖掘与可视化是相辅相成的两大技术。其不仅推动了数据分析技术的发展，也为各行各业提供了强大的决策支持工具。随着技术的不断进步，未来数据挖掘与可视化将在更多领域发挥更大的作用，帮助企业和社会更好地理解和利用数据。