做大数据需要双优CPU吗

Do 数据分析需要cpu或显卡数据计算，当然CPU更重要。需要什么样的CPU什么时候需要大的数据平台？一般来说，数据分析主要看CPU操作，做深度学习需要一定的计算资源，比如需要大量的矩阵乘法运算，所以需要计算速度高，浮点运算能力强的CPU。

1。记忆:汽车最重要的不是车本身，而是作为动力来源的燃料。同样，PC中最重要的是数据，影响数据存储和流通的最重要的是内存，这一点往往被人们忽略，所以放在文章前面。记忆的功能:1。内存越大，同步运行的软件就越多。比如大内存可以同时打开Word、PPT、PS、网页、视频而不卡顿。内存是汽车油箱，办公软件和游戏产生的数据是汽油。内存越大，携带的数据就越多，也就是说油箱越大，装的汽油就越多。

3、电脑异常卡顿，先考虑内存，大内存可以提高实时操作的响应速度。就像汽车动力不足，优先考虑油箱里的燃油，内存不足就相当于燃油供应不足，发动机效率低下。3.当然，内存越大越好。超过限度就是浪费。此限制是您的CPU和程序可以使用的最大内存。就像汽车的性能不是由油箱的大小决定的一样，油箱越大并不意味着汽车的性能越好。

他主要是对处理器和内存要求比较高。你说的那个就行。如果用large 数据，那么内存永远不会太大，硬盘永远不会太大。最好有服务器，但如果只是学习的话，我觉得普通配置也差不多。因为我们至少需要1t内存和十几个T硬盘才能玩数据。大数据，不是台式机也不是笔记本。它需要一个服务器来运行！

这个需要根据用途来选择。配置越高越好，当然价格也越高。在选择电脑的时候，主要要考虑以下几个方面:1。CPU:计算机的所有操作都由CPU控制，CPU的性能指标直接决定了微机系统的性能指标。目前市场主流是奔腾，酷睿i3，i5。2.显示屏:LCD是笔记本电脑中最贵的部分。主流屏幕尺寸是14.1寸，也有15寸的。如果用户经常出差，建议选择一些超薄超轻的笔记本，屏幕12寸到13寸。如果用户坐在办公室，不妨选择大一点的，看起来更舒服。