近几年来，数据挖掘和算法学习是当前非常火热的话题。它们为许多企业和研究机构带来了极大的价值。
数据挖掘是一种以统计学、机器学习和计算机科学为基础的研究和应用技术，旨在根据处理的资料、数据挖掘系统将它们提炼、检索出有价值的信息。常见的数据挖掘技术有决策树算法、聚类算法、关联规则算法和时间序列分析算法。
而算法学习是一门研究计算机怎样实现解决问题的研究领域。它尝试从数据中学习到函数。算法学习中很重要的是，首先要确定有效的衡量函数，然后选择最优的算法来优化这一衡量函数，以解决具体的问题。目前使用的算法学习技术有支持向量机算法、神经网络算法、视觉算法等等。
很明显，数据挖掘和算法学习是许多方面都有很大发展潜力的新兴技术。针对这一点，企业应该加强对这两项技术的研究，通过系统化地收集和分析手段，有效地挖掘当前数据中的有价值信息，才能在竞争中脱颖而出。
