包括演算法

『壹』 數據分析包括哪些演算法

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

『貳』 典型加密演算法包括

1、對稱加密演算法

對稱加密演算法是指加密和解密採用相同的密鑰，是可逆的（即可解密）。AES加密演算法是密碼學中的高級加密標准，採用的是對稱分組密碼體制，密鑰長度的最少支持為128。

AES加密演算法是美國聯邦政府採用的區塊加密標准，這個標准用來替代原先的DES，已經被多方分析且廣為全世界使用。

2、非對稱加密

非對稱加密演算法，又稱為公開密鑰加密演算法。它需要兩個密鑰，一個稱為公開密鑰 (public key)，即公鑰，另一個稱為私有密鑰 (private key)，即私鑰。

RSA：由 RSA 公司發明，是一個支持變長密鑰的公共密鑰演算法，需要加密的文件塊的長度也是可變的；

DSA（Digital Signature Algorithm）：數字簽名演算法，是一種標準的 DSS（數字簽名標准）；

ECC（Elliptic Curves Cryptography）：橢圓曲線密碼編碼學。

3、Hash 演算法

Hash 演算法特別的地方在於它是一種單向演算法，用戶可以通過 Hash 演算法對目標信息生成一段特定長度的唯一的 Hash 值，卻不能通過這個 Hash 值重新獲得目標信息。因此 Hash 演算法常用在不可還原的密碼存儲、信息完整性校驗等。

『叄』 演算法有哪些分類

演算法分類編輯演算法可大致分為：

基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。