一个优秀的数据分析师不仅要掌握基本的统计、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具和技能，还要掌握一些数据挖掘的思路，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。
数据挖掘主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍都是深奥难懂的。今天我就用我的理解给大家介绍一下数据挖掘十大经典算法的原理，帮助大家快速理解。
对感兴趣的人或事投入相对较多的时间，对其相关的人和事也投入一定的时间。被关注的人或事越多，其影响力/受众就越大。
1、通过邻居的影响来判断你的影响，但是如果你不能通过邻居来访问你，并不意味着你没有影响力，因为可以直接访问你，所以引入了阻尼因子的概念。
硬件结合，占据了手机市场的大部分利润，两个领域的知识结合产生了新的收益。#4数据挖掘算法：C4.5(决策树)
无监督学习:即在没有类别标签的情况下，样本数据按照一定的方法进行分类，即聚类。分类好的类别需要进一步分析，才能知道每个类别的特点。
其中，数据挖掘之后就需要把收集的有用的数据进行可视化处理方便人们直观感受数据的变化和重要性，通常数据分析师都会选择一些可视化辅助工具帮助自己更好的完成数据分析工作，比如基础的可视化工具有Excel、PPT和Xmind，但是对于企业来说，这些可视化工具提供的功能都太单一了，不能很好的满足可视化效果，很多数据分析师会选择Smartbi这款可视化工具，集齐数据挖掘、数据分析、数据可视化功能于一体的数据可视化工具，有着更方便的拖拉拽操作，能处理亿级的数据量，还有着可视化效果更好的自助仪表盘，能更好的满足现代企业报表需求。
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