在数学模型领域，我们应更加注重其客观性、严谨性以及可解释性。传统数据分析方法，如回归分析、统计推断、指标分析、传统机器学习和概率图模型等，都要求精心挑选变量及其关系，以充分挖掘数据的潜在价值。然而，这些传统方法主要适用于“实验室环境”的数据集，在现实世界的应用中受到限制。
现实世界的数据环境是大数据的天下，数据量庞大，但质量往往不尽如人意。数据虽多，但真正有用的数据却很少。那么，如何理解数据质量不佳的问题呢？实际上，这涉及到大数据的五个显著特征，即：Volume（大量）、Velocity（高速产生）、Variety（多样性）、Value（价值密度低）、Veracity（真实性差）。大数据的概念并非人为设计，而是自然发现的。这五个V难道不是客观世界信息的原始形态吗？数据以最自然的状态产生，包括表格、文字、音频、视频、日志等多种格式，来源各异，信息真假并存，内容虚实交织。
人们需要一套能够应对“非典型”数据问题的数据分析技术——大数据技术。大数据技术解决了效率和质量问题，这两方面问题实际上是相互关联的。在效率方面，大数据技术得益于底层软硬件计算框架的发展；在质量方面，则依赖于数据科学算法的研究和创新。
大数据技术在效率方面提供了更高效的数据处理性能。首先，是数据存储。为了灵活存储、读写和管理不同格式的数据，除了传统的关系型数据库，还发展了NoSQL和NewSQL等非关系型数据库。这些数据库能够定义和存储任意结构的数据源，具有更广泛的业务适用性，很好地应对了大数据的多样性特征。由于大数据场景下数据规模巨大，需要构建能够存储大规模数据的管理系统和文件管理系统，从而催生了分布式数据存储架构。这种架构通过多台机器组网构成存储节点集群，统一存储和管理海量数据资源。
其次，是数据计算。大数据技术优化了编程和执行策略，例如通过引入并行计算架构和相应的并行编程技术，如OpenMP、GPU、MPI等，可以并行处理多个计算任务，提高芯片利用率。分布式计算架构将复杂的计算任务分配给多台机器协同处理，发挥计算资源的整体性能。流式计算架构则有效解决实时计算问题，使机器能够边读取边计算，快速响应外部业务环境的变化。
在质量方面，大数据技术提供了更先进的数据分析能力。鉴于大数据场景下数据质量通常不佳，数据分析方法层面也衍生出新的技术解决思路。大数据技术放宽了算法模型在科学严谨性上的约束，更强调其实用性价值。人们更关注数据之间的相关性而非因果性，尽管这种相关性可能难以解释，但它能揭示数据背后的业务含义，并对日常应用提供重要的定量决策支持。深度学习和强化学习是大数据在算法方向的重要技术突破，其核心思想是：只要数据规模足够大，即使数据质量稍差也无妨。特别是深度学习模型，其变量和结构可从数据中自动探索，无需人为精心设计。深度学习模型擅长从低价值密度的大规模数据资源中，针对特定业务场景，自动提炼知识模型。
当前，市场化商业环境产生的业务数据在许多领域已能满足建模所需的数据规模，为深度学习的广泛应用提供了坚实基础。
总结而言，大数据技术的出现并非取代传统数据分析方法，而是对其的补充。大数据技术充分利用了数据在规模维度上的资源优势，为前端数字化应用提供了更多有价值的业务信息。在实际应用中，传统数据分析的思想和方法与大数据技术相辅相成，互相借鉴底层技术思想，弥补各自的技术不足和应用缺陷。
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