工业大数据挖掘分析及应用前景研究涉及的核心知识点主要包括以下几个方面：
1. 大数据挖掘与分析的定义及功能
大数据挖掘分析是指从大量包含噪声、不完整或者复杂的数据集中发现有价值信息和知识的过程。其主要功能包括关联分析、聚类分析、分类预测以及偏差检测。这些功能有助于企业从数据中获取洞见，以改进业务流程和决策制定。
2. 工业大数据应用现状
目前，随着传感器、多媒体、数据库和无线网络技术的快速发展和普及，工业领域已经广泛引入了各种自动化系统，如工业生产监控系统、设备维护系统以及生产流程处理系统等。这些系统在运行过程中积累了大量的数据资源，为大数据挖掘分析提供了丰富的原始材料。
3. 智能机械制造的优势
智能机械制造利用高度的科技含量和自动化技术，与传统机械制造相比，具有减少员工工作量、提高生产效率、降低事故率、加强资源利用和提升管理水平等显著优势。通过智能化技术，可以实现对生产过程的远程监控和集中控制，从而降低人力成本，提高生产质量与安全性。
4. 工业大数据挖掘技术及模式
工业生产引入自动化系统始于第二次工业革命，并随着相关技术的快速发展，正逐步转向密度更高、效率更高的综合信息化运行模式。工业大数据挖掘依赖于复杂的算法和技术，如BP神经网络等，用于分析海量数据，发现其中的模式和关联规则。
5. 工业大数据挖掘的作用与前景
工业大数据技术的引入，对提高企业生产效率和产品质量具有重要作用，同时也有助于企业更好地适应激烈的市场竞争。从长远来看，随着企业对大数据分析和挖掘技术的不断追求，该领域将呈现爆发式增长，对整个工业领域的数字化转型和技术升级具有巨大的推动作用。
6. 我国工业大数据应用的现状与挑战
虽然工业大数据在全球范围内应用广泛，并显示出巨大的市场前景，但我国在该领域的发展与推广仍处于相对弱势。国内企业在大数据的应用推广上面临传统势力强大、普及面窄等挑战。尽管如此，随着经济发展和对生产率提升的需求，大数据在工业领域的应用推广成为一种趋势和必然选择。
7. 引入国外先进管理的必要性
借鉴和引入国外先进的管理理念和技术，有助于企业实现生产过程的统一调控，提高资源利用效率，提升产品质量和管理效率。工业大数据的应用使得从整体上对生产过程的掌握和保护变得更加直观和高效，有助于优化企业生产结构和提升整体竞争力。
工业大数据挖掘分析及应用前景研究不仅关系到技术层面的深入探讨，也关联到企业战略规划和市场竞争优势的构建。随着科技的进步和数据分析技术的日益成熟，工业大数据在提升智能制造、优化资源配置和推动工业4.0等方面显示出巨大的潜力和应用价值。
