1、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。
2、能够熟练使用Excel、SQL、Python等数据分析处理工具。对数据分析有充足的兴趣，有良好的数据和业务理解能力，具备一定写作能力。具备较强的逻辑思维能力、沟通能力，善于学习和接受新知识，责任心强。
3、高性能计算机如超级计算机，拥有强大的计算能力，能够迅速处理和分析海量的数据。大容量存储设备如分布式存储系统，可以存储数以百计甚至更多的数据，确保数据的安全与完整。而高速网络设备则保证了数据在传输过程中的速度和稳定性，是大数据分析的重要基础。
4、从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息：大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。
5、大数据与计算机技术相互促进，深度融合。大数据技术能够处理和分析海量数据，为决策提供支持；而计算机技术的不断进步，为大数据的处理和分析提供了更强大的工具和方法。二者的结合，将在人工智能、机器学习等领域产生更多创新应用，推动科技进步和社会发展。
1、提升电脑性能：清理内存，关闭占用资源的其他程序，保持系统更新和驱动更新，有助于减少Excel卡顿的可能。 数据量管理：减少不必要的数据，删除多余行列和隐藏工作表，降低文件大小，从而降低卡顿风险。 简化公式和格式：剔除冗余公式和复杂格式，简化工作簿，提高Excel的运行速度。
2、解决这些问题的方法包括删除冗余数据，如结构化重复数据和链接，减少易失性函数使用，选择非易失性或动态数组函数，以及优化函数引用范围。对格式的处理，如减少数据有效性、条件格式的整列应用，以及尽量在源数据表中少用格式，只在统计表中做适当点缀。
3、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
4、缩小数据范围。如果表格中包含了大量的数据，可能会使Excel运行缓慢。此时，你可以考虑缩小数据范围，例如通过筛选、删除不需要的数据或使用数据子集。删除或隐藏不需要的工作表。如果表格中包含了不需要的工作表或者隐藏了大量工作表，也可能会影响Excel的运行效率。
服务器容量不足大数据量和高并发会给服务器带来巨大负载压力。如果服务器的容量不足，就会导致软件无法正常运行。为了解决这个问题，必须升级服务器硬件以增加服务器的容量。网络瓶颈在处理大量数据和高并发时，网络带宽也可能成为瓶颈。如果网络带宽不足，就会导致数据传输速度慢，用户体验下降。
业务都是从0到1做起来的，并发量和QPS只是参考指标，最重要的是：在业务量逐渐变成原来的10倍、100倍的过程中，你是否用到了高并发的处理方法去演进你的系统，从架构设计、编码实现、甚至产品方案等维度去预防和解决高并发引起的问题？而不是一味的升级硬件、加机器做水平扩展。
建议采用缓存处理，按照你说的这种数据量，基于redis的缓存完全可以满足，存取速度可以10W+的，另外，拟采用的hashMap 是ConcurrentHashMap还是其他，页面展示是增量查询还是直接所有的再查询一次，socket数据接收你是用的netty还是mina，这都需要经过仔细的斟酌考虑设计的。
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
大数据并发处理解决方案：HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
提升电脑性能：清理内存，关闭占用资源的其他程序，保持系统更新和驱动更新，有助于减少Excel卡顿的可能。 数据量管理：减少不必要的数据，删除多余行列和隐藏工作表，降低文件大小，从而降低卡顿风险。 简化公式和格式：剔除冗余公式和复杂格式，简化工作簿，提高Excel的运行速度。
禁用自动计算功能：在Excel中，自动计算功能会在每次更改单元格内容时重新计算整个工作表，这会导致处理速度变慢。您可以在“公式”选项卡中禁用自动计算功能，然后手动计算。 删除不必要的格式：如果您的工作表中有很多格式，例如颜色、字体、边框等，这些格式也会影响Excel的处理速度。
- 减少工作表中的格式和公式数量。- 尽可能使用索引和筛选，以减少计算量。- 分批处理大数据集，将数据分成多个工作簿或工作表。- 避免过多的复制和粘贴操作。- 合理利用 Excel 的数据透视表、缓存等功能以优化性能。