关于问题什么是数据结构和算法？一共有 5 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【DataFocus】的最佳回答：
以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA 语言入门和 linux 操作系统入门知识学起，系统介绍 Hadoop、HDFS、MapReduce 和 Hbase 等理论知识和 hadoop 的生态环境
一、大数据分析的五个基本方面
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具
要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1、交易数据（TRANSACTION DATA）
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括 POS 或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如 Web 服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据（MOBILE DATA）
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的 App 都能够追踪和沟通无数事件，从 App 内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。
三、如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师
随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的?具体是做什么工作的?需要哪些技能?让我们一起来看看吧。
这 3 个职业具体有什么职责
数据科学家的工作职责
数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给 Boss，从而影响产品，流程和决策。
数据工程师的工作职责
分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
数据分析师的工作职责
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
大数据分析师需要掌握的技能
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
四、从菜鸟成为数据科学家的 9 步养成方案
首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。但在一般情况下，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的技能，并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。
大约 90%的数据科学家至少有大学教育经历，甚至到博士以及获得博士学位，当然，他们获得的学位的领域非常广泛。一些招聘者甚至发现人文专业的人们有所需的创造力，他们能教别人一些关键技能。
因此，排除一个数据科学的学位计划(世界各地的著名大学雨后春笋般的出现着)，你需要采取什么措施，成为一个数据科学家?
复习你的数学和统计技能。一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容，做到这一点，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学，但这是一个好的开始场合。
了解机器学习的概念。机器学习是下一个新兴词，却和大数据有着千丝万缕的联系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。
学习代码。数据科学家必须知道如何调整代码，以便告诉计算机如何分析数据。从一个开放源码的语言如 python 那里开始吧。
了解数据库、数据池及分布式存储。数据存储在数据库、数据池或整个分布式网络中。以及如何建设这些数据的存储库取决于你如何访问、使用、并分析这些数据。如果当你建设你的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对你的影响将十分深远。
学习数据修改和数据清洗技术。数据修改是将原始数据到另一种更容易访问和分析的格式。数据清理有助于消除重复和“坏”数据。两者都是数据科学家工具箱中的必备工具。
了解良好的数据可视化和报告的基本知识。你不必成为一个平面设计师，但你确实需要深谙如何创建数据报告，便于外行的人比如你的经理或 CEO 可以理解。
添加更多的工具到您的工具箱。一旦你掌握了以上技巧，是时候扩大你的数据科学工具箱了，包括 Hadoop、R 语言和 Spark。这些工具的使用经验和知识将让你处于大量数据科学求职者之上。
练习。在你在新的领域有一个工作之前，你如何练习成为数据科学家?使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作数据科学家、参加训练营、志愿者或实习生。最好的数据科学家在数据领域将拥有经验和直觉，能够展示自己的作品，以成为应聘者。
成为社区的一员。跟着同行业中的思想领袖，阅读行业博客和网站，参与，提出问题，并随时了解时事新闻和理论。
五、从入门到精通—快速学会大数据分析
以大数据分析师为目标，我们得从数据分析基础、JAVA 语言入门和 linux 操作系统入门知识学起，系统介绍 Hadoop、HDFS、MapReduce 和 Hbase 等理论知识和 hadoop 的生态环境，hadoop 三种模式的安装配置，基于 mahout 项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。这样得学习成本非常得高昂，先不说各种代码学习得难度，光是时间就将是一个漫长得过程，而且我们还需要了解各种行业相关得信息。这让很多人望而却步，现在给大家推荐——DataFocus.
DataFocus 是一款以自然语言搜索引擎为驱动，在商业智能领域(BI)为企业提供以人工智能（AI）驱动的大数据分析产品。DataFocus 不仅是全球首个中文自然语言大数据分析系统，更是中国商业智能领域大数据挖掘与运用的佼佼者。目前，DataFocus 帮助来自不同行业的企业管理着超百亿的数据，专注成为人工智能与商业智能领域创新的“探路者”。
DataFocus 作为全球首个中文类自然语言数据搜索分析系统，可以让不懂代码、不会 SQL 语句的业务人员在 3 秒内完成图表制作，10 分钟创建出美观的可视化大屏，真正为企业人员节省时间、节省成本、节省精力，让企业进入数字化管理新模式，成为推动企业数字化转型的重要力量。
【2】、来自网友【科技千里眼】的最佳回答：
什么是“算法”
算法，一看字面就知道，肯定是“计算方法”的简称啦，特指“计算机的计算方法”，所以，算法是由电脑程序来实现的。
算法，英文叫 Algorithm，就是为了让电脑解决一个问题而设计出来的一套计算方法，这套计算方法的设计是依靠“数学模型”的建立。
也就是说，程序员在设计算法之前，会将实际问题理解分析，归纳为一个“具体的数学问题”。
算法是解决问题的计算方法
算法有这么几个特征
1 确定
算法的每一个步骤都有“明确的意义”，对于算法结果的预期也是明确的。
2 有穷
算法不能一直算，停不下来是不行的；要有一个明确的结束条件，要不然算到“天荒地老”还有什么意义呢？
3 可行
有个笑话说一个人面试会计师，算数特别快瞬间出结果，但是就是算得不对。
4 输入输出
算法就是用来解决问题的，问题的来源就是输入，问题的结果就是输出。
再复杂的算法也是由一个个小算法组合成的
怎么设计一个算法程序呢
算法有三个要素——
数学模型，输入输出方法，算法步骤。
所以说，怎么设计一个算法呢？
首先，先对要解决的问题建立一个数学模型，把原问题化为数学问题；
然后，将问题的“已知条件”化为“数据”输入到数学模型中；
再然后，通过对输入一步一步的转化/处理/计算，得到结果；
最后，把结果按照希望的形式，输出出来。
数据结构对算法设计至关重要
数据结构有两层含义——
1 代表了储存数据的集合
一系列的数据能够储存在这个数据结构中。
2 代表了储存的数据之间有特定的关系
这正是“结构”一词的意义，学过线性代数的同学一定很清楚，结构的力量很强大，能让信息量成倍地扩大。
数据——重要的信息价值所在
数据结构的选择会极大地影响算法设计
合适的数据结构能让算法设计时更高效更简洁，而不合适的数据结构有时候会把算法设计带入深渊，甚至无法实现算法。
有些初学编程的朋友在处理一些算法问题时，难免会遇到一些“感觉很繁琐，但又想不出什么简单的方法”的情况，这时不妨回来看看数据结构，换一个更适合的数据结构，常常会有柳暗花明之感呢。
数据结构是编程的基础中的基础
初阶数据结构
数据结构共 8 种，有 4 种最常用也最简单，它们是：
数组（Array）
链表（Linked list）
堆栈（Stack）
队列（Queue）
由于它们的结构都是线性的，它们还有一个共同的名字——
“线性表”。
【3】、来自网友【宁教授网络空间元宇宙】的最佳回答：
数据结构和算法是计算机科学的一个分支，涉及到机器的效率和优化计算机程序。术语数据结构指的是数据的存储和组织，而算法指的是解决问题的步骤。通过结合 “数据结构”和 “算法”，我们在软件工程中优化代码的占用空间及执行效率。
【4】、来自网友【北纬以北 i】的最佳回答：
这算是计算机领域的专业术语了，我个人理解，算法是计算机解决问题的逻辑符号表达，是我们预设的解决特定问题的路径方法，算法往往要考虑其时间复杂度和我空间复杂度，不存在最好的算法，只存在最适合的算法，在不同的实际条件约束下，我们往往利用不同算法去解决这个特定问题……
数据结构的话，你可以把他理解成容器，像是水能要用器皿承着一样，通过键盘或者文件方式输入到计算机的数据也需要用一个东西装着，这个东西里应该有相应的规则，规定这些数据必须以什么样的方式被组织起来，排列起来……这样组织起来的数据高度结构化，规范化，更加有利于数据的管理。
算法和数据结构是计算机专业必须必修的一门课程，在其中你会学到许多有意思的概念和理念，久了之后你就会形成自己的看法，每个人的老师不同，所经历过的事不一样，这个理解自然不同，所以本回答只提供借鉴 。
最后，我也不能说是下定义，也不敢下定义，一些自己的粗浅理解，不喜勿喷……
【5】、来自网友【benny61】的最佳回答：
作为一个真省一的过来人，自以为可以胜任这个问题。
1、程序=算法+数据结构
2、广义的算法包括数据结构
3、有名而简单的算法有：素数判定、快速幂、排序等
4、有名而简单的数据结构有：数组、链表等
5、对于一类算法或数据结构，我们用时空复杂度、应用广泛性、思维难度、代码难度等标尺去衡量
6、没有全能的算法
7、没有全能的数据结构。比如数组的长处是任意访问位置，短处是插入删除。链表恰恰相反，高效插入删除，低效访问位置
8、一切的数据结构都可以用数组实现。所以数组是最基本的数据结构。比如链表（指针）完全可以用数组代替
9、高级的数据结构，比如平衡树，其访问位置的效率介于数组和链表之间，插入和删除的效率也介于数组和链表之间。平衡树是全面发展的，而数组和链表是偏科的。
10、再强调一遍，没有全能的数据结构。偏科也有偏科的好，要以具体问题而论
以上就是关于问题【什么是数据结构和算法？】的全部回答，希望能对大家有所帮助，内容收集于网络仅供参考，如要实行请慎重，任何后果与本站无关！
