數(shù)據(jù)挖掘中常見(jiàn)的技術(shù)和算法包括以下幾種：

1、決策樹(shù)：決策樹(shù)是一種常用的分類(lèi)和回歸方法，它以樹(shù)形結(jié)構(gòu)表示決策集合，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出分類(lèi)或回歸的決策規(guī)則。

2、聚類(lèi)分析：聚類(lèi)分析是一種將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)相似群體的方法，它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性進(jìn)行分類(lèi)，也可以用于異常檢測(cè)。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括K-means、層次聚類(lèi)、DBSCAN等。

3、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的有趣關(guān)系，常見(jiàn)算法包括Apriori和FP-Growth等。

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，通過(guò)訓(xùn)練可以學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

5、貝葉斯分類(lèi)器：貝葉斯分類(lèi)器基于貝葉斯定理進(jìn)行分類(lèi)，適用于小樣本數(shù)據(jù)集，常用的算法包括樸素貝葉斯分類(lèi)器和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。

6、支持向量機(jī)：支持向量機(jī)是一種常用的分類(lèi)和回歸方法，它通過(guò)找到能夠?qū)⒉煌?lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)最大化分隔的決策邊界來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)或回歸。

7、集成學(xué)習(xí)：集成學(xué)習(xí)是一種通過(guò)構(gòu)建多個(gè)模型并將它們的預(yù)測(cè)結(jié)果組合起來(lái)以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的方法，常用的算法包括隨機(jī)森林、梯度提升機(jī)等。

8、遺傳算法：遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過(guò)程的優(yōu)化算法，它通過(guò)基因突變、交叉和自然選擇等過(guò)程尋找最優(yōu)解，常用于解決搜索和優(yōu)化問(wèn)題。

9、主成分分析：主成分分析是一種降維技術(shù)，它通過(guò)找到數(shù)據(jù)中的主要成分并去除無(wú)關(guān)的細(xì)節(jié)，將高維數(shù)據(jù)降維為低維數(shù)據(jù)，便于分析和可視化。

10、核方法：核方法是一種將數(shù)據(jù)映射到高維空間的方法，它通過(guò)非線性映射將數(shù)據(jù)在高維空間中進(jìn)行線性分類(lèi)或回歸分析。

以上是數(shù)據(jù)挖掘中常見(jiàn)的一些技術(shù)和算法，它們?cè)诓煌膱?chǎng)景和問(wèn)題中都有廣泛的應(yīng)用。實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特征選擇合適的技術(shù)和算法。