监督学习和无监督学习在实际应用中有着明显的差异和影响。监督学习是一种有标签数据的学习方式，它可以用于预测、分类和回归分析等任务。监督学习的影响是可以提供准确的预测和分类结果，但需要大量的标注数据来训练模型，因此对数据质量和标签准确性要求高。例如，在金融领域中，监督学习可以用于信用评分模型的建立，通过历史数据来预测借款人的信用等级。

无监督学习则是一种无需标签数据的学习方式，它可以用于聚类、关联规则挖掘和异常检测等任务。无监督学习的影响是可以发现数据中的隐藏模式和结构，但无法提供准确的标签预测。例如，在市场营销中，无监督学习可以用于客户分群，发现不同客户群体的特征和行为规律。

总的来说，监督学习适用于需要精准预测和分类的任务，而无监督学习适用于发现数据内在结构和规律的任务。两者的选择取决于任务的需求和数据的特点。