数据挖掘算法有很多种，以下列举部分常用算法：决策树算法、聚类分析算法、关联规则挖掘算法、神经网络算法和回归分析算法等。
决策树算法是一种常用于数据挖掘的算法。它通过构建决策树来预测数据的趋势或结果。决策树中每个节点代表一个特征属性上的测试，每个分支代表测试中的一个可能结果，树的结构显示了不同属性值的组合情况。例如，在信贷审批系统中，通过决策树可以预测客户的风险等级。这种算法在解决分类与回归问题上具有良好的效果。
聚类分析算法则是通过对数据的分类来帮助研究者更好地了解数据的结构和特征。这类算法如K均值聚类或层次聚类方法通过一定的相似度指标，将具有相似特征的数据聚集在一起，从而实现数据类别的划分。在商业分析中，通过聚类分析可以找出具有相似消费行为的客户群体，帮助企业进行精准营销。
关联规则挖掘算法在数据中发现变量间的关联关系尤为重要。它可以帮助找出数据集中不同属性之间的依赖关系，揭示数据的潜在规律。比如购物篮分析中，关联规则挖掘可以发现顾客购买某商品的同时可能会购买其他商品的情况，为企业的商品组合销售策略提供指导。
神经网络算法是模拟人脑神经网络的一种计算方法模型。通过构建大量的神经元和连接权重，对输入数据进行学习、识别、预测等任务。在大数据处理、自然语言处理等领域有广泛应用。在数据挖掘中，神经网络算法可以解决复杂模式的识别与预测问题。此外，回归分析的算法也可用于挖掘变量之间的数量关系及规律预测等功能，在企业预测销售额等领域具有重要意义。上述几种算法各有特点和适用场景，在实际应用中可以根据需求选择合适的算法进行数据挖掘和分析。