数据分析算法是现代社会中广泛应用的一项技术，能够把大量原始数据处理和清洗，形成有价值的信息，从而进一步分析和预测，对决策提出明确建议。
常用数据分析算法主要有两类：监督学习与无监督学习。监督学习是指人工智能系统通过观察此前正确分类的样本而学习规律，从而预测未知的实例的分类，如决策树、逻辑回归等。无监督学习是指机器从数据中自然发现模式和规律，识别相似的函数形态或者构造新的关联性，如K-means聚类算法、Apriori关联规则等。
随着互联网的快速发展，传感器技术的进步，大数据真正被普及，这些常用的数据分析算法可以大大减少分析数据的时间，帮助我们更好地理解数据中蕴含的信息，进而操作决策，开发出更有效的商业决策应用。
『数据分析的力量：常用的算法』
