互联网的快速发展给我们提供了大量信息与数据,人们致力于各个领域的大数据分析,并意识到它对解决问题和改善决策有重要指导意义。本文简单的讲述了大数据产生的背景以及意义,并通过三个应用实例来介绍如何使用大数据分析算法来解决不同领域存在的问题,并在算法的基础上提出了自己的改进算法,提高解决问题的准确率和效率。具体的研究内容如下:(1)通过分析不同用户对泰迪网站的点击次数和点击内容,根据他们的喜好,向用户推荐感兴趣的内容。文本通过基于物品的智能推荐算法来实现,同时对基于物品的智能推荐算法的相似度矩阵的计算方式进行改进,提高模型的准确率。(2)互联网中存在大量作弊流量,经过数据分析与数据整理,运用逻辑回归算法、ID3算法、朴素贝叶斯算法等建立作弊流量分析模型解决问题,通过实验结果我们发现ID3算法更适合解决作弊流量问题,本文在ID3算法的基础上,提出有效度的概念,以此来提高算法准确率。(3)通过分析客户对不同金融理财的爱好程度,建立金融理财投放模型对他们喜爱的金融理财方式进行分类,识别出不同的客户需求,准确推荐他们喜欢的产品。应用K-means聚类算法,对这些理财客户进行聚类分析,聚在同一类的客户向他们推荐相同的理财资源,对k-means算法的初始点簇的选择进行优化,使分类结果更合理。(4)本文针对三个不同问题进行大数据分析,运用三种不同的算法解决问题,并对算法进行改进,提高算法准确率。智能推荐算法适用于向用户推荐他们可能需要的网站信息,ID3算法适合于解决作弊流量这种二分类问题,对于金融理财问题,适合使用k-means聚类算法进行聚类分析。