近年来，随着多种技术的研发，人们常常利用数据驱动算法来解决各类问题。
数据驱动算法以数据为中心，要想实施数据驱动算法，首先要从收集并存储数据入手。收集到的原始数据需要经过预处理，对数据格式转变、数据清洗、数据聚类、特征抽取等，形成可被模型预测分析的新数据，才能有助于模型训练。
模型训练是算法核心，主要分算法训练和模型调优两步，常见的有朴素贝叶斯分类、K-Means算法、支持向量机、决策树、逻辑回归、神经网络等数据驱动算法和模型。通过算法训练，可以找出问题的根源，把数据与业务相关联，并得到某些结论；然后经过模型调优，就能正确理解数据，从而预测分析出有用信息。
最后，根据训练出来的各项数据，可以发现解决问题的解决方案。通过对比节点及各项性能，再完善最后的解决方案，以最终使用者解决实际问题。
总之，数据驱动算法是一项全新的研究方式。数据和算法同样重要，利用数据驱动算法相结合，无疑能助力人们有效解决各类问题。
