我想买一台电脑，就现在（2017年3月）而言，要买一台下面配置的全新笔记本电脑大概需要多少钱？
[问题点数：40分，结帖人zhou410527]
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新版上线，翻译有礼
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众成翻译经过重构，2.0版今天上线了！
2.0版本着简约至上的产品理念，实现了推荐、认领、翻译、发布的快捷流程和简单易用的在线翻译编辑器，让分享最新技术文章，快速认领和翻译成为一件轻松愉快的事。
不知不觉间，众成翻译上线已经快两年了。这期间，我们收获了超过340万字的原创翻译内容，其中30%以上是由高质量译者翻译的优质内容，译文总数达到了3000多篇，积累了近百位活跃译者。
同样是最近一两年来，优质内容在互联网上的价值越来越大，知识的内在价值已经越来越被人们认可。对技术人员而言，这样能够推荐、翻译和阅读好的技术文章，第一时间掌握靠谱的技术资讯的知识分享平台，无疑是非常有价值的。
希望大家继续支持众成翻译，扶持它不断成长壮大。谢谢！
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众成翻译@ （京ICP备号）对从事数据分析数据挖掘的人，有什么笔记本电脑值得推荐_百度知道
对从事数据分析数据挖掘的人，有什么笔记本电脑值得推荐
我有更好的答案
我这边不给您具体牌子型号，只告诉你如何选择。我买笔记本从来都是看配置再看品牌的。　　第一，你肯定要买的是近半年内生产的电脑，这样有利于你5年时间甚至更长时间使用;　　第二，你要清楚你能出多少钱，比如2千到3千只能是低端电脑，4千左右价位能买中端的电脑;　　第三，你要考虑自己是否考虑续航时间，考虑续航选择低电压(U)的CPU。另外要清楚自己的笔记本是用来做什么的。如果做设计，视频等那就应该不考虑CPU后面数字上有个U的笔记本。　　第四，你应该要考虑比较好的系列，然后再同款系列中考虑型号。比如四代I5和五代i5比较，你肯定要选择五代i5,然后在这个系列里面看型号比较。当然这方法也不全对，毕竟低电压(CPU带U字)的五代i5和标压的五代i3(CPU带M字)性能差不多。.　　第五，你要看看纳米数字是多少，纳米数字越小，做工精细;　　第六，你要看看显卡阶梯图，再瞧一瞧显卡的三级缓存，数字越大，越好。对了 如果你只是上网普通娱乐，集成显卡就行，如果要玩3D游戏，设计等。还是主要考虑独立显卡。选择显卡比如，N卡和A卡，A卡发热量大些，作图专用。如果要长时间运行，比如玩游戏，剪辑，那你就考虑N卡。选择N卡，比如。740和840这两个显卡，第一个数字8大，那就是840效果好点，但是840比740性能只高了百分之五，若740和820比较，很多人误以为是8好，那就不对，这个反而是740好。　　第七，你也要考虑主频，主频越高，说明电脑处理速度越快;当然像CPU是低电压的电脑，你也要关注它的睿频。　　第八，就是你考虑硬盘型号是sata三代，是选择固态 还是混合，肯定是固态好，不过很多人买较便宜的混合，还要考虑硬盘转速7200，当然5400也可以;　　第九，就是你考虑内存规格和大小，内存规格现在主流是DDR3，性能是DDR2的两倍；一般32位系统最高支持3.2G内存，64位系统，最好是4G内存。　　第十，就是你考虑屏幕选择尺寸，宽屏16比9 还是16比10等。亮度值越大越好。分辨率随你选择。最后你看看中关村在线对比笔记本品牌吧。
推荐惠普4411s
统计学学长路过 需要做什么呢？电脑推荐 我觉得宏碁的不错
4200买一本不错的
数据挖掘分析在本地上做的主要是：a. 数学模型展示b. 算法和产品流程设计c. 代码书写d. 算法原型设计最好是苹果的笔记本。
嫌贵的话 可以考虑配置高一点儿本子 I7cpu
固态硬盘。
联想 惠普不错的 望采纳
看你这描述是要买移动工作站吧，那就只有dell 和thinkpad可选了，一定不要买macbook。
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个人、企业类
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色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。笔记本电脑也能分析大数据
图片：Maximilian Bode
大数据之所以能火，说白了就是用白菜价的Linux服务器集群和开源软件把数据分析成本降下来了，但这仅仅是一个开始。这不，一种全新的软件能让你在笔记本电脑上分分钟搞定过去需要大规模计算机集群处理的大数据。
卡内基梅隆大学的计算机科学家们最近设计出了一种能在笔记本电脑上大规模分析社交网络和web搜索数据的软件框架。
该软件能帮助开发者处理很多当今的数据任务：例如利用社交网络关系设计一种全新的推荐引擎。为了进行有效的社会化推荐，软件必须能分析社交网络用户之间的关系。这类任务通常被称为图谱计算（Graph Computation），是一种越来越常见的分析。处理大规模数据集（例如社交网络）通常需要借助很多计算机的集群产生的强大计算力， 例如亚马逊提供的云计算EC2服务。
但卡内基梅隆大学科学家们开发的这款软件——代号GraphChi，充分利用了个人电脑中的大容量硬盘。用于分析的图谱通常存储于内存中，但是GraphChi把图谱放到硬盘中（类似Ramdisk？）。
“PC通常没有足够的内存装载全部web图谱，但如今PC的硬盘都很大，”卡内基梅隆大学主任表示：“但是与内存相比，硬盘的数据读写速度较慢，会拖慢整个计算过程。于是Guestrin的学生Aapo Kyrola设计了一个更快的，减少随机读写的硬盘访问方法。”
根据Guestrin介绍，一台运行GraphChi的Mac Mini能分析2010年以来的twitter数据——包括4000万个用户和12亿个关系，整个过程只需要59分钟！此前发布的研究成果中，进行类似的分析需要1000台计算机集群运算400分钟。
随着科技越来越网络化，数据集规模越来越庞大，图谱计算在很多领域的应用也变得普遍起来。Georgia Tech的一位图谱计算专家表示：“了解人类大脑的工作或分析病历都会设计图谱计算。”
图谱分析也带动了新web产品的发展，麻省理工学院的Jeremy Kepner认为：“文档搜索、广告投放、路线规划、旅行预订以及网络安全都依赖图谱分析。当web开发人员能够在他们的台式电脑上进行此类分析时，将大幅提高这些行业的产品开发速度。”
GraphChi还能处理“流图谱”（streaming graphs）,流图谱能动态显示关系的变化，建立的大型网络模型也更加准确。Georgia Tech的Bader和他的同时开发了一个谱图计算框架——Stinger，为超级计算处理大规模流图谱进行了优化。
图谱分析的规模正越来越大，但Guestrin表示GraphChi能有效处理很多大规模图谱计算问题，用户无需求助云计算或者超计算机。
如今，一位计算生物学的研究人员能够在他们的个人电脑上处理大规模计算任务；而为数据中心开发算法的开发人员则能在应用部署到云计算前先在笔记本电脑上进行测试。Guestrin认为：“大数据已经无处不在，但有些大数据相对来说并没有之前那么大。类似GraphChi的工具能够让很多企业和创业公司在一台单机上解决图谱计算问题。这非常节省成本，也能推动创新。”Via
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