大数据时代的数据挖掘，说白了就是在海量信息里找有用的“干货”。像决策树、神经网络这些算法，已经不是啥新鲜玩意，但用在大数据上，还真挺有看头的。

决策树的思路挺直观的，适合初学者上手。像你要用户购物习惯，用决策树分层筛选，逻辑清晰，还能做成可视化图表，一眼看懂。

再说支持向量机（SVM），适合分类问题，尤其是你想在海量数据中找边界明确的分类。比如垃圾邮件识别，SVM 上场就合适，准确率也不低。

神经网络的可玩性就更多了，尤其是搞深度学习的场景，像图像识别、文本挖掘都少不了它。要注意的是，它对数据质量要求比较高，训练时间也长。

这篇文章不光讲算法，还聊到了实际应用，比如在电商、医疗、金融这类场景里怎么落地。RapidMiner这样的工具就比较好上手，不用写太多代码就能搭模型，适合入门或者快速验证思路。

想深入一点？你可以看看这两篇参考文章，一个专讲神经网络和 SVM的结合，另一个是RapidMiner的实战教程，决策树那部分讲得蛮细。

如果你刚接触数据挖掘，建议先玩玩决策树，逻辑简单好调试；熟练后再试SVM和神经网络，挑战高点但也更有成就感。