大数据挖掘与分析的目的主要有以下几点：
1. 发现隐藏的模式和关联：大数据分析可以揭示出数据中隐含的规律和关系，这些规律和关系可能对决策、预测和优化具有重要价值。例如，通过分析社交媒体数据，可以发现人们的兴趣、行为模式和社交网络结构，从而为企业提供市场趋势、客户细分和品牌推广策略的建议。
2. 提高决策质量：通过对大量数据的挖掘与分析，可以帮助企业或个人做出更加科学、准确的决策。例如，在金融市场中，通过对历史股价数据的分析，投资者可以预测股票价格的走势，从而制定相应的投资策略。在医疗领域，通过对患者的临床数据进行分析，医生可以更准确地诊断疾病，制定个性化治疗方案。
3. 优化业务流程：大数据分析可以帮助企业识别和优化业务流程中的瓶颈和浪费，提高工作效率和降低成本。例如，通过对生产数据的分析，可以发现生产过程中的问题并及时进行调整，从而提高生产效率；通过对销售数据的分析，可以了解市场需求和客户偏好，从而调整产品策略，提高销售额。
4. 支持创新和研发：大数据分析可以为创新和研发提供有力支持。通过对大量数据的挖掘与分析，可以发现新的技术、产品和服务的可能性，为企业发展注入新的动力。例如，通过对用户行为数据的分析，可以发现潜在的用户需求和市场机会，从而开发新产品或改进现有产品。
5. 提升用户体验：通过对用户数据的分析，可以更好地了解用户需求和喜好，从而提供更个性化的服务。例如，在电子商务平台中，通过对用户浏览、购买和评价数据的分析，可以推送更符合用户需求的商品推荐，提高用户满意度和忠诚度。
6. 保护隐私和安全：大数据分析需要处理大量的个人数据，因此需要确保数据的安全和隐私。通过对数据的加密、脱敏和匿名化处理，可以保护用户的个人信息不被泄露，降低数据泄露的风险。
总之，大数据挖掘与分析的目的是为了更好地理解和利用数据，为决策、预测、优化、创新和用户体验提供有力支持。随着数据量的不断增长和技术的进步，大数据分析将在各个领域发挥越来越重要的作用。
