在这个数据驱动的世界中，大数据已成为商业领域里不可或缺的一部分。大数据分析能够揭示出信息中潜藏的价值和重大事件，也提高了企业管理水平，让企业发挥全部价值。因此，了解大数据常用算法的种类非常重要。
大数据常用算法可以分为机器学习算法和大数据应用方面的算法。机器学习的算法包括分类算法，回归算法，聚类算法以及深度学习算法等；大数据应用方面的算法则包括数据挖掘、字符串处理、排序、搜索、计算复杂性、优化、矩阵分解、决策树分类等。
从机器学习的角度来看，分类算法用于对数据实体进行细粒度划分，回归算法用于预测数据实体属性的取值，聚类算法用于根据水平聚合数据，深度学习算法是解决感知问题和分类问题的一类机器学习算法，以及一些应用神经网络的语言处理与视觉处理等。
从大数据应用方面来看，数据挖掘可以自动对历史数据进行深入探索，字符串处理是文本处理前处理步骤，有效地提取文本中的信息；搜索算法可以帮助用户在数据库中搜索有效信息；计算复杂性分析帮助管理大量的数据；优化旨在通过优化算法优化实际的运行效果；矩阵分解是分析、推导数据的基本工具；决策树常被用来做分类的任务。
总的来说，从机器学习、大数据应用到AI等，都会用到算法技术，理解这些大数据常用算法的种类对于用户使用大数据有非常重要的作用。
