对于内存，建议电脑配置8GB以上的内存，这样可以更好地处理大量的数据。对于处理器，建议选择高性能的多核心处理器。比如，i5或i7处理器等。此外，还要注意将Excel的设置优化为最佳性能，例如禁用自动计算和关闭不必要的插件等，以提高运行效率。
excel百万行数据的电脑配置如下：处理器：1Ghz或更快的x86或x64位处理器（采用SSE2指令集）内存：（RAM）：1GBRAM（32位）；2GBRAM（64位）硬盘：0GB。
作为程序员，你需要考虑以下几个方面来选择最合适的配置： 处理器：处理器是电脑的核心组件，对于程序员来说，选择一款性能强劲的处理器非常重要。常见的选择包括Intel Core ii7或AMD Ryzen系列。这些处理器有强大的多线程性能，可以处理复杂的编程任务。
CPU：AI跑图需要大量的计算资源，因此需要一台高性能的CPU。一般来说，Intel Core i7或更高版本的CPU是比较适合的选择。 GPU：GPU是AI跑图中最重要的组件之一，因为它可以加速神经网络的训练和推理。NVIDIA的GPU通常是最好的选择，例如GeForce GTX 1080 Ti或更高版本的GPU。
目前电脑配置最好的是包含高性能处理器、大容量内存、高速固态硬盘和高端显卡的配置。这样的配置可以确保电脑在处理复杂任务、运行大型软件或游戏时具有出色的性能。在处理器方面，目前市面上性能最好的处理器通常来自英特尔的酷睿i9系列或AMD的锐龙9系列。
计算机专业从业者经常需要处理大量的文字和图像数据，因此需要一款高分辨率和色彩还原度高的显示器。一般来说，27英寸或更大的QHD或4K显示器是计算机专业电脑的推荐配置。图形处理器（显卡）计算机专业工作者需要进行图形设计、视频编辑和3D建模等任务，因此需要一款高性能的显卡来支持这些工作。
1、CPU CPU是大脑和核心，当我们操作PS等设计软件时，CPU参与了绝大多数操作。首选ii7以上的CPU或AMD系列，A6以上的APU。数字越大越高端，自然也是更贵。我们经常听说的，4核，6核，8核之类的，代表了CPU有几个核心。核心越多，脑子越多，在电脑处理运算的时候就越快。
2、办公电脑硬盘要求很多人在配置办公电脑的时候习惯性的只配一块比较大的HDD硬盘，其实没必要，不过实际上如果不是大规模的绘图制作的话，一块小巧的SSD完全就可以胜任需求。
3、处理器（CPU）：处理器是计算机的核心组件，负责执行程序指令。对于大多数软件应用程序，建议选择具有多核心和高主频的处理器，如Intel Corei5或i7系列，AMDRyzen5或Ryzen7系列。更高的核心数和主频可以提供更快的计算速度和更好的多任务处理能力。
4、个人推荐戴尔灵越，灵越7400采用英特尔11代处理器，高主频为软件运行带来更高流畅度，避免因导入素材而造成的电脑卡顿状况，更能有效提高图片以及视频的导出速度，从此告别漫长等待。11代处理器还引入Iris Xe核显，极大加快视频剪辑速度，减少剪辑视频过程中的等待时间。
5、办公对电脑硬件配置要求很低，办公用对稳定性为主，配置参数上不要太差就可以了，一般三四千的电脑即可，电脑配置需求供参考如下：操作系统：windows7（建议使用64位）。
6、catia对电脑的配置要求，流畅运行catia电脑配置：处理器（CPU）：选择英特尔酷睿i7或i9处理器，这些处理器具有较高的计算性能和多线程能力，能够更好地处理CATIA的复杂计算任务。内存（RAM）：推荐使用16GB或更高的内存容量，以确保CATIA能够流畅运行，并处理大型的工程文件。
1、大数据特征 数据类型繁多：对数据的处理能力提出了更高的要求，例如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据。处理速度快和时效性要求高：是区分于传统的数据挖掘，也这是大数据最显著的特征。
2、第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。价值密度低（Value）第三个特征是数据价值密度相对较低。
3、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；种类（Variety）：数据类型的多样性；速度（Velocity）：指获得数据的速度；可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
4、大数据的四个典型特征 大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。一是数据体量巨大（Volume）。
5、大数据的特征有异构性、交互性、时效性、社会性、突发性、高燥性等等。异构性 描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。
