1、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。
2、相对于内存和显卡来说，大数据专业对于存储空间的要求并不算高，当然如果要想有更快的运行速度，应该选择固体硬盘，这样也会便于携带。同样，CPU的配置也没有太高的要求，主流的配置，甚至是稍微低一些的配置都是可以的。
3、小新pro16小新pro16可以说是轻薄本中的另类了，本身搭载了1650显卡（轻薄本的常用显卡MX450就是1650的阉割版），搭配上R5-5700H处理器和5K的120Hz刷新率屏幕，本身的性能还是很猛的，92KG的机身重量也更加便于携带，缺点就是16GB内存没法扩充需要注意。
1、在处理大数据和财务管理方面，需要一台具备较高性能和可靠稳定的电脑。以下是一些推荐的配置和特点： 处理器（CPU）：选择一款高性能的多核处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器。多核处理器能够更好地应对大数据处理和复杂计算的需求。
2、做大数据开发，尤其是跑多个虚拟机的情况下，内存、硬盘容量一定要够大，其次CPU的核心一定要多。内存要满足16G以上，有预算可以上32G。固态硬盘容量要满足512G以上，尽量选择Nvme协议的固态，读写速度更快。CPU尽量满足6核以上的，主频在5GHZ以上，这样的CPU就可以满足大量数据处理的性能要求。
3、内存：建议配置至少16GB的内存。高内存能够帮助处理较大规模的数据集，并进行快速的数据处理和分析。
4、大数据专业的相关实验对于电脑的内存要求比较高，即使是对于内存要求比较低的实验性大数据平台，往往也需要至少8G的内存空间，而如果想有一个较为流畅的使用体验则需要更大的内存空间，所以内存一定要大一些，也可以说内存越大越好。
5、读写速度更快。CPU尽量满足6核以上的，主频在5GHZ以上，这样的CPU就可以满足大量数据处理的性能要求。一般，买个5千、或6千元以上的笔记本就满足上述配置要求了。
具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
优化生产流程：通过收集和分析大数据，可以更好地理解生产流程的各个环节，包括生产计划、生产执行和生产控制。这种理解可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率和质量。例如，企业可以通过数据分析来找出生产过程中的瓶颈，然后针对性地改进。
大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，几乎各个行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些将要实现互联网信息化转型的传统企业。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
了解和定位客户 这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
首先，人工智能可以通过自动化控制技术，对物联网智能硬件进行更精细的管理。例如，在智能家居系统中，AI可以根据用户的生活习惯和环境因素，自动调节室内温度、照明强度等，从而实现能源的高效利用。同时，人工智能还可以应用于智能制造领域，通过自动化设备实现生产线的智能调度，提高生产效率。
不正确。大数据引擎是指用于处理和分析大规模数据的软件系统，可以运行在不同的硬件平台上。大数据引擎的核心功能是高效地处理和分析海量数据，以提供有价值的洞察和决策支持。
可以是硬件，也可以是软件，甚至是硬件和软件的组合。硬件：大数据的处理要高性能的计算机系统，包括强大的处理器、大容量的内存和高速的存储设备，上述硬件组件可以提供足够的计算能力和存储空间，以处理和存储大规模的数据。软件：大数据引擎的核心是数据处理和分析的算法和技术，可以通过软件实现。
使用大数据技术需要强大的计算能力和大量的存储空间，因此需要具备一定的硬件配置才能够支持大数据处理。以下是一些常用的配置要求：CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。
在上游领域，基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。
百度的核心竞争力在于人工智能和大数据的结合。百度大脑是“云计算+大数据”的载体：其由硬件和软件两部分组成，硬件部分是由云计算中心和服务器组成，软件部分是由大数据和人工智能算法组成。无论百度推荐引擎、baidueye，还是百度面对商家的直达号，均依赖百度大脑作为技术基础，是一切前端应用的backoffice。
数据分析需要掌握的知识：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。数据挖掘和机器学习算法：大数据的挖掘和分析需要依赖于高效的数据挖掘和机器学习算法，如Scikit-learn、TensorFlow等。
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大数据存储与管理多采用云计算以及仓库存储模式。大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。
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数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。