การจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นความท้าทายทั่วไปในการแก้ปัญหาแบบอัลกอริทึม เทคนิคการแก้ปัญหาจําเป็นในการประมวลผลข้อมูลภายในเวลาและหน่วยความจํา บทความนี้พูดถึงวิธีการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

การขยายข้อมูลและขยายข้อมูล

เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะดําเนินการทั้งหมด วิธีตัวอย่างสามารถใช้ในการวิเคราะห์ สับเซตตัวแทน อัลกอริทึมการกระตุ้นให้ผลที่แม่นยําใกล้ที่สุดด้วยความพยายามที่ลดความแม่นยําในการคํานวณอย่างต่ํา เทคนิคเหล่านี้มีประโยชน์ในกรณีเช่น ข้อมูลวิเคราะห์และการเรียนรู้เครื่อง ที่ผลลัพธ์ที่แน่นอนจะมีความสําคัญน้อยลง

แบ่ง แยก และ เอา ชนะ ยุทธศาสตร์

การ แบ่ง ตัว และ การ เอา ชนะ วิธี การ นี้ เกี่ยว ข้อง กับ การ แยก ปัญหา ลง ใน แบบ ซับ ซ้อน การ แก้ ปัญหา แต่ ละ อย่าง โดย ไม่ ต้อง เสีย ค่า และ การ รวม ตัว กัน วิธี นี้ จะ ช่วย ลด การ ใช้ ความ จํา และ ปรับ ปรุง ความ เร็ว ใน การ ดําเนิน งาน

อัลกอริธึมแบบเคลื่อนไหว

การประมวลผลอัลกอริทึมของอัลกอริทึมในผ่านครั้งเดียว ทําให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้จริงตามเวลาจริง โดยใช้หน่วยความจําจํากัด และถูกออกแบบมาให้ปรับปรุงผลให้ทันสมัยมากขึ้น เมื่อข้อมูลใหม่มาถึง ตัวอย่างคืออัลกอริทึมสําหรับการประเมินความถี่ และตรวจจับความผิดปกติ

การซ้อนทับและแยกส่วน

การแยกหน่วยประมวลผลหรือเครื่องจักรหลายระบบ จะช่วยให้มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ๆ ประมวลผลพร้อมกัน อัลกอริทึมด้านขนานแบ่งงานผ่านแกนหลัก ในขณะที่การกระจายข้อมูลต่าง ๆ กระจายตัวระหว่างจุดเสียเหล่านี้จะลดเวลาประมวลผลลงอย่างมาก และเปิดโอกาสให้จัดการข้อมูลที่เกินกว่าความจุของเครื่องจักรเดี่ยว