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跟模型相辅相成的是算法以及这些算法在计算机上的实现。特别是在数据量很大的情况下，算法的重要性就显得尤为突出。从算法的角度来看，处理大数据主要有两条思路。
数据分析算法重要性的第一条思路是降低算法的复杂度，即计算量。通常我们要求算法的计算量是线性标度的，也就是说计算量跟数据量成线性关系。但很多关键的算法，尤其是优化方法，还达不到这个要求。对特别大的数据集，例如说万维网上的数据或社交网络数据，我们希望能有次线性标度的算法，也就是说计算量远小于数据量。这就要求我们采用抽样的方法。最典型的例子是随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)。第二条思路是分布式计算，它的基本想法是把一个大问题分解成很多小问题，然后分而治之。著名的MapReduce框架就是一个这样的例子。
就现阶段而言，数据分析算法重要性很大，对算法的研究被分散在两个基本不相往来的领域里：计算数学和计算机科学。计算数学研究的算法基本上是针对像函数这样的连续结构。其主要的应用对象是微分方程等。计算机科学处理的主要是离散结构，如网络。而现实数据的特点介于两者之间：数据本身是离散的，而往往数据的背后有一个连续的模型。所以要发展针对数据的算法，就必须把计算数学和计算机科学研究的算法有效地结合起来。
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