Методы группировки при обработке больших массивов данных позволяют улучшить обзорность и понятность таблиц, создать логическую структуру. 2 Это облегчает работу с большими объёмами информации. 2

Некоторые примеры применения группировки:

• Сегментация клиентской базы. 2 В розничной торговле компании используют обработку таблиц для сегментации, чтобы сделать маркетинговые кампании более целенаправленными. 2 Например, можно выделить столбец с датами покупок и сделать сворачиваемую структуру для анализа сезонных продаж. 2
• Отслеживание прибыли. 2 Финансовый сектор активно применяет алгоритмы объединения для ежеквартального отслеживания прибыли. 2

Методы вычитания при обработке больших массивов данных могут включать, например, исключение элементов одного списка из другого. 1 Для более гибкой настройки процесса вычитания можно создать собственный класс, который определит специфическое поведение, включая обработку несравнимых типов. 1

Также при работе с большими массивами данных могут использоваться сортировка и алгоритмы бинарного поиска. 1