数据挖掘技术已被广泛应用于企业的决策分析过程中，例如市场分析、客户分析、数据分析等，使企业可以更好地利用信息和洞察市场趋势。而数据挖掘技术实质上是一种人工智能技术，其核心思想就是在多种统计报表、模型及算法的基础上，来探索隐藏在大数据库中的趋势、知识及模式。其中，算法是挖掘过程中最重要的一环，因为正确的算法可以帮助企业从大量数据中获取更多有价值的信息，从而提供决策支持。
算法是构建和优化数据挖掘模型的基础，它是让模型起作用的有力“能量源”，涉及到多种模型的优化和计算。要构建有效的数据挖掘模型，必须掌握和运用数量和多种不同的算法，这些算法在数据挖掘过程中发挥重要作用，能够帮助企业从大量历史数据库中获取有价值的信息，完成各类决策评估及分析，提升企业的决策效率。
目前，最为常用的算法有决策树、聚类、支持向量机算法、神经网络算法和隐马尔可夫算法等。这些算法都有其特定的作用，其中决策树常用于分类，神经网络算法常用于影响因素的分析，聚类常用于分析数据群体中的结构特性，支持向量机算法常用于非线性分类，隐马尔可夫算法常用于时序数据的分析，以此来获取相关洞察。
综上所述，数据挖掘技术需要依托算法来实现，而算法则是企业从大数据库中发现有价值信息的重要手段。市场上现有的算法越来越复杂，企业在挑选合适的算法时，要认真研究算法的特性及其适用的范围，千万不要把所有的东西都当成一块，力求成本更低，使用最合适的算法，才能将数据挖掘发挥到最大的价值。
