越来越多人加入数据科学这个行列，而数据科学家离不开算法的使用，因此出现数据科学家们最常用的一些算法。今天我们小编根据 KDnuggets 调查，带大家看看这 5 年时间（2011 年-2016 年），到底哪 10 个算法深受数据科学家们的喜爱呢？
2016 年数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是：
1. Regression 回归算法
2. Clustering 聚类算法
3. Decision Trees/Rules 决策树
4. Visualization 可视化
5. k-Nearest Neighbor 邻近算法
6. PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析算法
7. Statistics 统计算法
8. Random Forests 随机森林算法
9. Time series/Sequence 时间序列
10. Text Mining 文本挖掘
从上图调查中，我们不难看出这五年，数据科学家们对回归算法、聚类算法、决策树和可视化这四个情有独钟，依然占据前四位；不过这期间也有些算法上升特别快，虽然有的未能挤进前十名，但是值得关注， 比如 Boosting，从 2011 年的 23.5% 至 2016 年的 32.8％，同比增长 40％；异常/偏差检测，从 2011 年的 16.4% 至 2016 年的 19.5％，同比增长 19％ 等；有升必有降，而 2016 年下降比较明显的算法分别是关联规则 ，从 2011 年的 28.6% 至 2016 年的 15.3％，同比下降 47％；增量模型 ，从 2011 年的 4.8% 至 2016 年的 3.1％，同比下降 36％，因素分析 ，从 2011 年的 18.6% 至 2016 年的 14.2％，同比下降 24％。
不同领域使用算法的比例情况
算法不断涌现，但好不好用，需要时间和数据科学家们的实践，不过，众多受访者也表示多使用算法，了解各种算法，从调查中得出数据科学家们平均使用了 8.1 个算法。因此，多掌握些算法，协同使用可能更利于成长。