大数据分析中常用的算法包括多种类型，它们各自适用于不同的数据分析和处理任务。以下是一些常用的算法：
回归分析：用于预测连续变量的值，如预测房价或销售额。常用的回归模型有线性回归、逻辑回归、岭回归等。
决策树：一种非参数的监督学习方法，用于分类和回归。决策树通过树状图模型来表示决策过程，每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点代表一个类别标签或一个预测值。
随机森林：由多个决策树组合而成的集成学习方法，通过组合多个决策树的预测结果来提高预测的准确性和稳定性。随机森林可以用于分类和回归任务。
支持向量机（SVM）：一种用于分类和回归分析的监督学习方法。SVM通过找到一个最优的超平面来区分不同类别的数据点，广泛应用于文本分类、图像识别等领域。
神经网络：一种模仿人脑神经元结构和工作原理的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。神经网络可以是前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
聚类分析：一种无监督学习方法，用于将数据点分组到不同的类别中，使得同一类别内的数据点相似度较高，不同类别之间的数据点相似度较低。常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
降维算法：用于减少数据的维度，同时保留数据中的重要信息。常用的降维算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。
关联规则挖掘：用于发现数据项之间的有趣关系，常用于市场篮子分析，如购物篮分析。常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
时间序列分析：用于分析具有时间戳的数据，预测未来的趋势。常用的时间序列分析算法有ARIMA模型、季节性分解的时间序列预测（STL）等。
自然语言处理（NLP）：用于处理和理解人类语言。常用的NLP技术包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等。
这些算法在处理大数据时，往往需要结合大数据技术栈中的分布式计算框架（如Hadoop、Spark）和存储系统（如HDFS、NoSQL数据库）来高效地执行。