数据分析与挖掘是现代信息技术的重要组成部分，它通过收集、整理和分析数据，为企业决策提供科学依据。数据分析与挖掘功能特点主要体现在以下几个方面：
1. 数据驱动：数据分析与挖掘的核心目标是通过对大量数据的处理和分析，发现数据中的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。这种基于数据驱动的方法使得企业能够更好地了解市场动态，预测未来趋势，制定相应的策略。
2. 自动化处理：数据分析与挖掘通常采用自动化技术，如机器学习、人工智能等，对大量数据进行快速处理和分析。这使得企业在面对海量数据时，无需花费大量人力物力进行人工处理，从而提高了数据处理的效率和准确性。
3. 可视化展示：数据分析与挖掘的结果通常以图表、报表等形式呈现，便于企业领导和员工直观了解数据情况。通过可视化展示，企业可以更直观地发现数据中的问题和机会，为决策提供有力支持。
4. 实时监控：数据分析与挖掘可以实现对数据的实时监控，帮助企业及时发现问题并采取措施。例如，通过对销售数据的分析，企业可以实时了解各产品的销售情况，以便及时调整产品策略。
5. 预测分析：数据分析与挖掘可以根据历史数据对未来进行预测，帮助企业提前做好准备。例如，通过对客户购买行为的分析，企业可以预测未来的市场需求，从而提前做好生产计划和库存管理。
6. 优化建议：数据分析与挖掘可以根据数据结果为企业提供优化建议，帮助企业改进业务流程和提高运营效率。例如，通过对物流数据的分析，企业可以优化配送路线，降低运输成本。
7. 跨领域应用：数据分析与挖掘不仅可以应用于金融、电商、医疗等领域，还可以应用于政府、教育、交通等其他领域。这使得数据分析与挖掘在各行各业都具有广泛的应用前景。
8. 持续学习：数据分析与挖掘可以通过机器学习等技术实现自我学习和优化，不断提高数据处理和分析的准确性。这使得数据分析与挖掘系统具有较好的适应性和灵活性。
总之，数据分析与挖掘功能特点主要体现在数据驱动、自动化处理、可视化展示、实时监控、预测分析、优化建议、跨领域应用和持续学习等方面。这些特点使得数据分析与挖掘成为企业获取竞争优势的重要手段。
