随着科学技术的发展，各个企业和组织积极进行大数据的积累和分析，生成各种结论，大数据挖掘技术也应日趋成熟并被越来越广泛应用。大数据挖掘算法概括了以数据自动化处理和机器学习等技术来从大规模复杂数据中发现内在规律和获得有用数据的过程。
大数据挖掘算法把机器学习的各种方法和技术引入了大数据分析中，用来处理和分析巨大的数据集，从而发现相关性、联系和模式。此外，还支持神经网络、专家系统和决策树等多种技术，用于解决大数据和复杂计算问题。
大数据挖掘算法可以大大提高数据分析效率，挖掘没有人可能发现的有价值的信息，构建出很多从未见过的模式和关系数据，促进机器如何思考，从而更有效地发掘隐藏的模式；又可以通过精细的计算、对复杂的模型进行识别和预测，以解决多种复杂问题，涉及应用领域多样。
总而言之，大数据挖掘算法可以有效地解决大数据分析和复杂计算问题，从未探索过的模式和有价值的信息可以挖掘出来，这样的数据挖掘技术给大数据的分析应用带来新的突破，是挖掘隐藏数据的利器。
