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答案 1：
雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數(shù)據(jù)更加重要。有幾方面的原因：在很多問題中，算法的『好壞』在沒有大量有效數(shù)據(jù)的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多算法得到的結果的質量完全取決于其和真實數(shù)據(jù)的擬合程度。如果沒有足夠的數(shù)據(jù)支撐、檢驗，設計算法幾乎等于閉門造車。
很多算-有一堆可調參數(shù)。這些參數(shù)的選擇并沒有什么標準可依，無非是扔給大量數(shù)據(jù)，看參數(shù)的變化會帶來什么樣的結果的變化。大量、有效的數(shù)據(jù)成為優(yōu)化這類算法的唯一可行方法。
更極端的例子是，算法本身很簡單，程序的完善全靠數(shù)據(jù)訓練。比如神經(jīng)網(wǎng)絡。
對于很多成熟的算法，優(yōu)化算法的增量改善通常遠小于增大輸入數(shù)據(jù)（這是個經(jīng)濟性的考慮）。
比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經(jīng)把基于網(wǎng)頁內(nèi)容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 算法的采用大大增加了輸入的數(shù)據(jù)量，而且鏈接數(shù)據(jù)本身對于網(wǎng)頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量算法的優(yōu)化）?！静逶挘涸谶@樣的思想指導下，Google 想要插手社交網(wǎng)絡或微博也不足為奇了吧？實時搜索、排名沒有真人的互動怎么可能?！縉etflix 挑戰(zhàn)賽的例子中，Netflix 本身的推薦算法也是優(yōu)化到極致了。再從算法本身去找改進之處，投入產(chǎn)出比太低。引文中的學生僅僅是加入了 IMDB 數(shù)據(jù)庫關于電影分類（從而更加明確觀眾的偏好）就能帶來比復雜算法更加顯著的改善，試想如果他們能拿到 Rotten To-toes 的數(shù)據(jù)會怎樣？W-en people are equally -art, big data wins.這個結論的悲摧之處在于，在類似行業(yè)中，今后小的創(chuàng)業(yè)公司想要打敗巨頭就不那么容易。要么要改變思路，要么要改變策略。指望靠小聰明扳倒大象會很成問題。當然這也不是絕對的。比如典型的反例（算法比數(shù)據(jù)重要）是 Google 剛被批準收購的 ITA Software。這家牛 B 烘烘（估計是現(xiàn)存最大的 Lisp s-op）的公司的機票搜索引擎驅動著世界各大航空公司、票務中介的后臺系統(tǒng)。它的數(shù)據(jù)來自一個各大航空公司授權的公司，其他競爭者也可以花錢（雖然不便宜）買到同樣的數(shù)據(jù)。但它的牛 B 之處在于能從同樣的數(shù)據(jù)里比別人更快挖出更好的結果。答案 2：
我強烈同意數(shù)據(jù)比算法重要！雖然我們可以打官腔說這兩個同樣重要，但如果是一個資深的機器學習和數(shù)據(jù)挖掘研究人員，絕對不會掩飾他們對數(shù)據(jù)的渴望，當然對他們來說設計好的算法是很容易的，但好的數(shù)據(jù)卻是不容易拿到的。答案 3：
數(shù)據(jù)比算法更重要，這是有一定道理的，但是在拿它當信條之前，必須知道在什么場景下它有道理。所有的格言都一樣，是對態(tài)度簡短有力的描述，但因為簡短，就不可能全面。比如“成功在于堅持”，當然有道理，但不加分析地事事堅持，就很沒道理了。數(shù)據(jù)比算法更重要，它的意義在于告訴我們，在試圖設計更復雜的算法去提高性能之前，先看看有沒有辦法收集更多的、質量更高的數(shù)據(jù)，因為這往往是提高性能更簡潔有效的手段。另外，除了先驗知識外，算法能達到的最佳性能，受限于數(shù)據(jù)所提供的有用信息容量，當算法性能接近這個容量時，不管你再怎么改進算法，基本都沒有意義了，唯一的手段就是去獲得更多有用的數(shù)據(jù)。但要注意的是，這句話的意思決不是說算法沒有用，或者沒有必要去研究算法，好的算法之所以好就在于它能充分地利用數(shù)據(jù)，如果你的算法根本就不能有效利用數(shù)據(jù)，獲取再多的數(shù)據(jù)也是徒勞。具體到Anand Rajara-n的帖子，我記得Netflix Prize獲獎團隊主要成員Ye-uda Koren有一個評論：在他們的實驗里，IMDB的數(shù)據(jù)根本沒用。因為IMDB的數(shù)據(jù)主要能用來描述item-item關系，如果Netflix Prize競賽中這方面數(shù)據(jù)稀疏，那IMDB的數(shù)據(jù)就是很好的補充。但是Netflix Prize競賽中，item數(shù)量只有不到兩萬，提供的數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠構建item-item關系，根本用不著IMDB的數(shù)據(jù)。Netflix Prize競賽中數(shù)據(jù)的不足主要在于user-item關系得不到充分描述，因為user數(shù)量太大了(50萬？)。剛才看了看帖子，沒有找到這條評論，可能是在別人轉述的帖子上Ye-uda Koren做了評論。答案 4：
程序 ＝ 數(shù)據(jù)結構 ＋ 算法，數(shù)據(jù)結構用來干啥的，裝數(shù)據(jù)的呀。 數(shù)據(jù)能干啥？數(shù)據(jù)是信息的源泉，沒有足夠的數(shù)據(jù)，就沒有信息，信息技術沒有信息啥都沒有。 算法能干啥？把數(shù)據(jù)中信息提取出來，不經(jīng)過提取，數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)，變不成有用的信息。 這倆不是并列的關系，而是一體的，如何能說誰重要呢？腦子重要還是心臟重要，你給我說說。 此外，數(shù)據(jù)的好壞如何衡量？不是越多越好，當然數(shù)據(jù)越多往往所蘊含的信息越大，這個容易看得出來；算法的好壞如何衡量？不是越復雜約好，能從海量的垃圾中找到有用的信息的算法就是好的算法，雖然不這么復雜，不是所有的人都能看到這點。 我最想說的是什么？如果不是事不關己的旁觀者，數(shù)據(jù)往往是自己能拿到最多的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)自己的這些數(shù)據(jù)去找最合適的算法。答案 5：
我認為算法和數(shù)據(jù)不能割裂開來看。寬泛一點說，考慮采用什么樣的數(shù)據(jù)也是算法設計中的一部分。答案 6：
嚴格角度講，數(shù)據(jù)重要，算法也重要。但是，我覺得大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)更加重要。第一，算法對于整個研究領域而言是相對透明的，你能想到的方法別人也可以想到，一般成熟的算法都是已經(jīng)提出來兩三年的，是業(yè)界公認的；第二，數(shù)據(jù)往往更加事倍功半，算法改進很難（如果已經(jīng)有一定基礎的話），但是，如果能得到優(yōu)質數(shù)據(jù)，一旦數(shù)據(jù)量達到原來數(shù)倍甚至更多的增加，發(fā)現(xiàn)效果會得到十分明顯的改善；第三，優(yōu)質的數(shù)據(jù)往往能為算法提供方向，甚至直接驅動需求；機器學習領域常出現(xiàn)這樣的情況，在一個數(shù)據(jù)集上得到的結論往往在一個更大更復雜的數(shù)據(jù)集上變得不同（有人做過實驗，采用一種公認很差的算法能在一些曾經(jīng)被使用的比較toy的數(shù)據(jù)集上取得比好算法差不多甚至更好的效果），所以，好的接近實際應用的數(shù)據(jù)集才能告訴什么是真正好的算法；而對實際數(shù)據(jù)分析的結果往往會改變我們固有的對主要問題的觀念，就是你覺得重要的不一定重要，你沒注意的反而是影響問題的最重要因素。第四，好算法常有而優(yōu)質數(shù)據(jù)不常有；看-總是可以看到更多更好的idea，但是優(yōu)質數(shù)據(jù)（比如淘寶）卻是可遇而不可求；答案 7：
數(shù)據(jù)可以直接賣錢，算法要等算出數(shù)據(jù)才能賣錢。答案 8：
還是不要這么比較吧，意義不大。具體問題要具體分析。雖然我這說了和沒說一樣，我只是不同意這樣做這樣的比較。答案 9：
借用一個比方，要做魚香肉絲，算法是菜譜，數(shù)據(jù)是里脊胡蘿卜。沒有菜譜，做出來的可能是鍋包肉或溜肉段，但做不出來鍋包肉；反過來，沒有原料肯定不行，原料多了，存在進一步改良菜譜的可能，鍋包肉有了新的口味。理解了二者的關系就足夠了，非要分清誰更重要，圖什么呢？答案 10：
算法和數(shù)據(jù)是一件事的多個面，您舉的例子里，我看到的主要評價標準就是“數(shù)據(jù)挖掘結果的有效性”這一點。而從其中拆分出的“算法 和 數(shù)據(jù) 孰輕孰重”的問題似乎是要在一元標準上建立兩個主次標準，我認為這樣做只會讓這件事更糊涂。 如果想知道現(xiàn)在的時間，最好只看一個表。對于做事來說，就是只選擇一個參照系來做評判，即使所選擇的參照系（“表”）不太準，你也能得到一個比較清晰的結論。如果再拆分出更多的“表”來評價這件事，不僅把問題復雜化了，也增加了很多無效的思考工作。在很多領域其實都會出現(xiàn)這種現(xiàn)象，比如有的老板認為績效需要考勤作為基礎，為了提高績效而抓員工的考勤，從而制定出考勤+績效的雙重考核標準，這樣看起來很科學，實際上更多只是徒增了管理成本，我認為這是費力不討好的。答案 11：
LZ的問題就好像 廚藝和食材哪個重要。。答案 12：
巧婦難為無米之炊，沒有數(shù)據(jù)，再牛b的算法也是沒有意義的。答案 13：
想起了以前看過的一篇-，在big data的數(shù)據(jù)集，簡單算法也可以達到比較理想的效果答案 14：
對于同一算法f，性能如下遞增f(x) 數(shù)據(jù):xf(x+) 海量數(shù)據(jù):x+f(x*) 好的衍生數(shù)據(jù):x*f(x+*) 海量好的衍生數(shù)據(jù):x+*選擇什么算法f,看問題復雜性和效率的重要與否。不過當有海量好的衍生數(shù)據(jù)，好的算法帶來的改善不會太明顯。另外，挖掘出好的數(shù)據(jù)(feature engineering,mining...)是一個費時費力試錯的工作，非常依賴與你的洞察力和采用的算法。答案 15：
實際應用中，算法為數(shù)據(jù)服務?，F(xiàn)在看來，數(shù)據(jù)為王是一個大勢。很多領域，因為數(shù)據(jù)量的問題，已經(jīng)漸漸變成大企業(yè)才能玩得轉的了。答案 16：
問題類似 好的食材重要，還是好廚具重要？看似都重要，不過說實話，好食材比好廚具稀缺多了。不過對于大數(shù)據(jù)集，研究的組合有無限多種，先確定要自己要分析什么比較重要。答案 17：
算法就那么多，數(shù)據(jù)卻不是想要就能有的，于是這個說法在多數(shù)情況下就成立了。要是能無條件獲得到互聯(lián)網(wǎng)的任意數(shù)據(jù)就無敵了...答案 18：
一個是雪中送炭，一個是錦上添花。沒有諸葛亮，只有一群臭皮匠難成大器；有了諸葛亮，卻不能充分發(fā)揮其才能，也是白瞎答案 19：
沒有絕對的東西，要看在什么條件下答案 20：
在一堆繁雜的數(shù)據(jù)面前，好的算法尤為重要，沒有算法，你壓根不知道這一堆是啥東西！答案 21：
讓人啼笑皆非的描述，因為算法，其實是處理數(shù)據(jù)的（廣義的）。 存在兩個過程，數(shù)據(jù)的表述和數(shù)據(jù)的處理（流動），這從來就不是誰重要誰不重要的問題，而是缺了誰，就沒法運行的問題。答案 22：
我認為這兩者不能直接比較，并且這兩者的比較沒有意義。只是可能來說，在不同階段數(shù)據(jù)顯得更重要，而另外的階段如何做好算法則是更重要了。答案 23：
在數(shù)據(jù)挖掘領域當然是數(shù)據(jù)更重要。在解決大部分工程性問題的時候，數(shù)據(jù)結構往往比算法分析更實用。因此似乎很容易得出數(shù)據(jù)比算法重要的結論，但算法更多體現(xiàn)的是一種思想，是一種思考并解決問題的方法，數(shù)據(jù)結構的選擇更是這種思想的體現(xiàn)。答案 24：
很顯然這種說法是不科學的。答案 25：
不同意這么絕對的說法. 算法必須有數(shù)據(jù)才能執(zhí)行, 問題是沒了算法數(shù)據(jù)就是垃圾下一篇:中國那么多的事后諸葛、馬后炮？ 下一篇 【方向鍵 ( → )下一篇】
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