数据分析的核心价值在于从海量数据中挖掘规律、提炼洞察，而算法则是实现这一目标的核心工具。Python凭借丰富的库生态（如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等），成为数据分析领域的首选语言。
本文将梳理16种Python中最常用的数据分析算法，涵盖描述性分析、预测建模、聚类分类、关联挖掘等核心场景，结合原理与实操场景，帮助读者快速掌握各类算法的适用范围与使用方法。
一、基础描述性分析算法
描述性分析是数据分析的入门环节，用于总结数据的基本特征、揭示数据分布规律，为后续深度分析奠定基础。
✅1. 统计描述算法
✅2. 数据分布拟合算法
二、关联分析算法
关联分析用于挖掘数据集中变量之间的关联关系，常见于零售、电商等场景的交叉销售、用户行为分析。
✅3. Apriori算法
✅4. FP-Growth算法
三、聚类分析算法（无监督学习）
聚类分析无需预设标签，通过度量数据间的相似性，将数据自动划分为若干个簇，适用于用户分群、异常检测等场景。
✅5. K-Means聚类算法
✅6. 层次聚类（Hierarchical Clustering）
✅7. DBSCAN聚类算法
四、分类算法（有监督学习）
分类算法通过训练带标签的样本，构建模型预测新数据的类别，适用于预测、判别类场景。
✅8. 逻辑回归（Logistic Regression）
✅9. 决策树（Decision Tree）
✅10. 随机森林（Random Forest）
✅11. 支持向量机（SVM）
✅12. 梯度提升树（XGBoost/LightGBM/CatBoost）
五、回归算法（有监督学习）
回归算法用于预测连续型变量，适用于销量预测、房价预测、营收预测等场景。
✅13. 线性回归（Linear Regression）
✅14. 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归
✅15. 多项式回归（Polynomial Regression）
六、异常检测算法
异常检测用于识别数据集中偏离正常模式的样本，适用于风控、故障检测等场景。
✅16. 孤立森林（Isolation Forest）
最后：
🌈本人已上岸腾讯，完整Python数据分析资料现已用不上了，删了可惜，需要的朋友：
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