數(shù)據(jù)挖掘中常見的技術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，它以樹形結構表示決策集合，通過訓練數(shù)據(jù)學習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、關聯(lián)規(guī)則挖掘：關聯(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系，常見算法包括Apriori和FP-Growth等。

4、神經(jīng)網(wǎng)絡：神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元結構的計算模型，通過訓練可以學習和預測數(shù)據(jù)之間的關系。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡包括多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等。

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，它通過找到能夠將不同類別的數(shù)據(jù)點最大化分隔的決策邊界來實現(xiàn)分類或回歸。

7、集成學習：集成學習是一種通過構建多個模型并將它們的預測結果組合起來以提高預測準確性的方法，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，它通過找到數(shù)據(jù)中的主要成分并去除無關的細節(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和算法，它們在不同的場景和問題中都有廣泛的應用。實際應用中，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特征選擇合適的技術和算法。