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并行計算：利用多核處理器或者分布式計算框架，將數(shù)據(jù)分成多個部分并行計算，提高計算效率。
數(shù)據(jù)壓縮：對大數(shù)據(jù)進行壓縮，減少數(shù)據(jù)傳輸和存儲成本，同時加速計算速度。
數(shù)據(jù)分片：將大數(shù)據(jù)分成多個小部分進行計算，避免一次性處理大量數(shù)據(jù)導致內(nèi)存溢出或者計算時間過長。
數(shù)據(jù)預處理：提前對數(shù)據(jù)進行處理，如去重、過濾、排序等操作，減少計算時的數(shù)據(jù)量。
數(shù)據(jù)采樣：對大數(shù)據(jù)進行采樣，選取一個代表性的樣本進行計算，減少計算復雜度和時間。
數(shù)據(jù)分區(qū)：將數(shù)據(jù)按照某種規(guī)則分成不同的區(qū)域，利用分區(qū)計算的策略提高計算效率。
增量計算：對數(shù)據(jù)進行增量計算，每次只計算新增數(shù)據(jù)或者變化的數(shù)據(jù)，減少計算量。
數(shù)據(jù)預聚合：在數(shù)據(jù)集合上進行部分聚合操作，減少計算量，提高計算效率。
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