在“數據為王”的今天，越來越多的人對數據科學產生了興趣。數據科學家離不開算法的使用，那么，數據科學家最常用的算法，都是哪些呢?

最近，著名的資料探勘信息網站KDnuggets策劃了十大算法調查，這次調查對數據科學家常用的算法進行排名，并發現最“產業”和最“學術”的算法，還對這些算法在過去5年間(2011~2016)的變化，做了一番詳細的介紹。

這次調查結果，是基于844名受訪者投票整理出來。

KDnuggets總結出十大算法及其投票份額如下：

請參閱文末的所有算法和方法的完整列表。

從調查中得知，受訪者平均使用8.1個算法，與2011年的一項類似調查相比大幅提高。

與用于數據分析/數據挖掘的2011年投票算法相比，我們注意到流行的算法仍然是回歸算法、聚類算法、決策樹和可視化。相對來說***的增長是以(pct2016/pct2011-1)測定的以下算法：

• Boosting，從2011年的23.5%至2016年的32.8%，同比增長40%
• 文本挖掘，從2011年的從27.7%至2016年的35.9%，同比增長30%
• 可視化，從2011年的從38.3%至2016年的48.7%，同比增長27%
• 時間序列分析，從2011年的從29.6%至2016年的37.0%，同比增長25%
• 異常/偏差檢測，從2011年的從16.4%至2016年的19.5%，同比增長19%
• 集合方法，從2011年的從28.3%至2016年的33.6%，同比增長19%
• 支持向量機，從2011年的從28.6%至2016年的33.6%，同比增長18%
• 回歸算法，從2011年的從57.9%至2016年的67.1%，同比增長16%

在2016年***的新算法是：

• K-近鄰算法(K-nearest neighbors，KNN)，46%份額
• 主成分分析(Principal Commponent Analysis，PCA)，43%
• 隨機森林算法(Random Forests，RF)，38%
• ***化算法(Optimization)，24%
• 神經網絡-深度學習(Neural networks-Deep Learning)，19%
• 奇異值矩陣分解(Singular Value Decomposition，SVD)， 16%

跌幅***的算法分別為：

• 關聯規則(Association rules)，從2011年的28.6%至2016年的15.3%，同比下降47%
• 增量建模(Uplift modeling)，從2011年的4.8%至2016年的3.1%，同比下降36%
• 因子分析(Factor Analysis)，從2011年的18.6%至2016年的14.2%，同比下降24%
• 生存分析(Survival Analysis)，從2011年的9.3%至2016年的7.9%，同比下降15%
• 下表顯示了不同算法類型的用途：監督學習、無監督學習、元分析和其他算法類型。我們排除了NA(4.5%)和其他(3%)的算法。

表1：按行業類型的算法使用

我們注意到，幾乎所有人都在使用監督學習算法。政府和產業的數據科學家們比學生或學術界使用了更多的不同類型的算法，產業數據科學家更傾向使用元算法。

接下來，我們分析深度學習的十大算法按行業類型的使用。

表2：深度學習的十大算法按就業類型的使用

Table 2: Top 10 Algorithms + Deep Learning usage by Employment Type

為了使差異更為醒目，我們計算特定行業類型相關的平均算法使用量設計算法為Bias(Alg,Type)=Usage(Alg,Type)/Usage(Alg,All)-1。

我們注意到產業界數據科學家更傾向使用回歸算法、可視化、統計算法、隨機森林算法和時間序列。政府/非盈利組織更傾向使用可視化、主成分分析和時間序列。學術研究人員更傾向使用主成分分析和深度學習。學生通常使用算法較少，但他們用的更多的是文本挖掘和深度學習。

接下來，我們看看代表整體KDnuggets訪客的地區參與情況。

參與投票者的地區分布如下：

• 北美，40%
• 歐洲，32%
• 亞洲8%
• 拉美，5.0%
• 非洲/中東，3.4%
• 澳洲/新西蘭，2.2%

與2011年的調查一樣，我們將產業/政府合并為同一個組，將學術研究人員/學生合并為第二組，并計算算法對產業/ 政府的“親切度”：

親切度為0的算法在產業/政府和學術研究人員/學生的使用情況相同。IG親切度約稿表示該算法越“產業”，越低則表示越“學術”。

其中最“產業”的算法”是：

• 增量建模(Uplift modeling)，2.01
• 異常檢測(Anomaly Detection)，1.61
• 生存分析(Survival Analysis)，1.39
• 因子分析(Factor Analysis)，0.83
• 時間序列(Time series/Sequences)，0.69
• 關聯規則(Association Rules)，0.5

雖然增量建模又一次成為最“產業”的算法，但出乎意料的是它的使用率如此低：區區3.1%，在這次調查中，是使用率***的算法。

最“學術”的算法是：

• 神經網絡(Neural networks - regular)，-0.35
• 樸素貝葉斯(Naive Bayes)，-0.35
• 支持向量機(SVM)，-0.24
• 深度學習(Deep Learning)，-0.19
• ***期望算法(EM)，-0.17

下圖顯示了所有算法以及它們在產業界/學術界的親切度：

下表包含了算法的詳細信息，在2016年和2011年使用它們的受訪者百分比調查，變化(%2016 /%2011 - 1)和行業親切度如上所述。

表3：KDnuggets2016調查：數據科學家使用的算法

下表包含各個算法的詳細信息：

• N: 根據使用度排名
• Algorithm: 算法名稱
• Type：類型。S - 監督，U - 無監督，M - 元，Z - 其他，
• 2016 % used：2016年調查中使用該算法的受訪者比例
• 2011 % used：2011年調查中使用該算法的受訪者比例%Change：變動 (%2016 / %2011 - 1)
• Industry Affinity：產業親切度(上文已提到)