數(shù)據(jù)挖掘中常見的技術(shù)和算法包括以下幾種：

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

2、聚類分析：聚類分析是一種將數(shù)據(jù)集劃分為若干個相似群體的方法，它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性進行分類，也可以用于異常檢測。常見的聚類算法包括K-means、層次聚類、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)集中項之間的有趣關(guān)系，常見算法包括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)的計算模型，通過訓(xùn)練可以學(xué)習(xí)和預(yù)測數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。常見的神經(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、貝葉斯分類器：貝葉斯分類器基于貝葉斯定理進行分類，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器和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。

6、支持向量機：支持向量機是一種常用的分類和回歸方法，它通過找到能夠?qū)⒉煌悇e的數(shù)據(jù)點最大化分隔的決策邊界來實現(xiàn)分類或回歸。

7、集成學(xué)習(xí)：集成學(xué)習(xí)是一種通過構(gòu)建多個模型并將它們的預(yù)測結(jié)果組合起來以提高預(yù)測準確性的方法，常用的算法包括隨機森林、梯度提升機等。

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

9、主成分分析：主成分分析是一種降維技術(shù)，它通過找到數(shù)據(jù)中的主要成分并去除無關(guān)的細節(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，它通過非線性映射將數(shù)據(jù)在高維空間中進行線性分類或回歸分析。

以上是數(shù)據(jù)挖掘中常見的一些技術(shù)和算法，它們在不同的場景和問題中都有廣泛的應(yīng)用。實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特征選擇合適的技術(shù)和算法。