强度： 同一代的CPU中，第二和第三位数字越大，代表强度越大，性能越好。
代码： 生产厂商生产代码和性能无关。
类别：后缀英文字母，同时区分笔记本标压和低压重要的指数
那么笔记本CPU低压和标压哪个好？
标压CPU：性能强，功耗大，热量大，续航时间短。
低压CPU：功耗低，产热量小，性能略差，续航时间长。
显卡
显卡分核显和独显两种。
核心显卡：使用最多的显卡，集成在CPU中的显卡现在大多达到低端独显的水平，可以满足多数普通工作者的需求。型号为HDXXXX，看下面图是核显命名规则。
独立显卡：非必要部件，主流一线品牌AMD和NVIDIA。但是NVIDIA 比 AMD牛逼点，所以AMD的价格会稍微低一些。
如何选择显卡呢？
如果是普通办公用户，一般推荐CPU内置的核心显卡或者APU就可以了。
如果是学习数据分析，需要选择独立的显卡，特别是梳理大数据需要更高的显卡性能才能正常运行，从低到高推荐GTX1050、GTX1060、RTX级别的。
内存
内存不能雪中送碳，但能锦上添花。
很多是用户反映电脑配置很高，为啥还是卡？那有极大概率就是可用内存不足导致的。
如何挑选内存呢？建议按照需求和预算。
普通办公用户 4G内存或以上；
初级数据分析 8G内存或以上；
专业或高级数据分析 16G内存以上。
硬盘
硬盘是储存文件和信息的地方
硬盘分为机械硬盘、固态硬盘、混合硬盘，我们知道机械和固态，那混合硬盘是什么呢？混合硬盘是基于传统机械硬盘诞生出来的新硬盘，传输速度能达到固态硬盘的速度。
一般机械硬盘的空间都比固态的大，但是相对读取速度，固态硬盘远超机械硬盘，所以固态硬盘的价格会比机械的要高很多。所以我们可以把固态作为系统启动盘，机械作为存储盘，达到双剑合璧的状态。
屏幕
屏幕的输出是最直观的，我们眼睛能看到的。
我们除了考虑屏幕的尺寸大小之外，还要 考虑屏幕分辨率、刷新率、色域、面板材质这些参数。
分辨率：分辨率越大显示的内容越多，屏幕细腻、显示效果越好，目前流行4K屏。
色域：决定画面色彩好坏，低于50色域以下的屏幕还是算了吧，一般70以上色域的屏幕还是较为理想的。
屏幕材质：分为IPS和TN屏幕，TN屏幕可视觉角度较小，亮度相对较低，综合还是IPS屏好点。
英特尔7四核处理器是处理器的最佳选择。虽然i5处理器也可以正常工作，但当您处理大型数据集时，i7处理器是理想的选择。四核处理器顾名思义，它有4个内核，可以提高计算机的处理速度，使用较新的第6代处理器是一个不错的选择。笔记本电脑必须至少具有512GB硬盘驱动器才能处理大数据集。尽管可能还是会面临硬盘驱动器空间不足的问题，但至少还可以增加。但是，与硬盘驱动器相比，固态驱动器的性能要好得多，因为它们的速度很快，并且它们不像硬盘驱动器那样旋转。系统应具有至少16GB的RAM空间，因为有时机器可能无法处理比较繁重的情况。在这种情况下，可能必须运行虚拟机。
综上所述，通过记住上述三点，配备i7四核处理器和16GB RAM的笔记本电脑是学习数据分析的理想选择。如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要更高一些了。
以上就是关于适合学习数据分析的电脑配置介绍，不管如何主要都以预算和需求为基本再去考虑电脑配置，这样才能找到合适自己的电脑哦。返回搜狐，查看更多