数据分析干货|新出炉的数据分析算法重要性，这几点一定要注意
更新时间：2020-03-17 17:16:27
来源：环球网校
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摘要 在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题，今天就来讲讲数据分析算法重要性。
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。
以上就是有关于数据分析算法重要性的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
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