1、答案解析：运算器是对信息进行处理和运算的部件，经常进行的运算是加、减、乘、除等算术运算和与、或、非、异或、同或等逻辑运算。运算器主要由运算逻辑单元 ALU和寄存器两部分组成，寄存器部件用来提供参与运算的操作数，并暂时存放运算结果，运算器的核心是算术逻辑运算部件ALU。
2、计算机中对数据进行加工与处理的部件通常称运算器。运算器是计算机的核心部件，它的功能相当于算盘，是直接完成各种加减乘除等算术运算和与、或、非等逻辑运算的装置。运算器的主要技术指标是计算机的字长和运算速度。用字长指标可衡量计算机的精度，如16位、24位、32位等，字长越长计算精度就越高。
3、运算器。计算机中对数据进行加工与处理的部件通常称为运算器。运算器是计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。运算器由算术逻辑单元、累加器、状态寄存器、通用寄存器组等组成。
硬件EDP是指电子数据处理的硬件部分。EDP是缩写，意为电子数据处理。硬件EDP包括计算机、电脑系统以及所有的外围设备和存储介质。它是现代信息技术的基础，也是计算机行业的核心。硬件EDP主要被广泛应用于各类商业、政府和科研机构，是数字化时代不可或缺的重要工具。硬件EDP在多个行业中有着重要的应用和作用。
eDP - 针对嵌入式设备的简化版DP作为DisplayPort的精简版，eDP由VESA创建，旨在为嵌入式设备提供更简洁的设计。它曾取代LVDS，专为高分辨率显示器打造，支持定制信号。eDP 4特别关注低功耗，其硬件结构在DP基础上增添了背光控制信号。尽管eDP信号种类有所扩展，但基本保持了与DP的兼容性。
EDP支出指的是电子数据处理支出。它是企业或机构在信息技术领域的一种重要投入。具体来说，EDP支出涵盖了与电子数据处理相关的软硬件购置、系统集成、技术咨询和支持服务等方面的费用。这是企业或机构进行数据处理、管理和运营不可或缺的一部分。下面将详细介绍EDP支出的相关概念和重要性。
电子商务系统与EDP、MIS及DSS的差异 EDP（Electronic Data Process）：主要涉及到与企业生产相关的事务（如财务统计、银行转帐等）； MIS（Management Information System）：主要服务于企业的管理层面，通过生产数据的收集、转换和加工，进而完成企业的信息管理、统计分析、控制，辅助企业的管理活动。
①电子数据处理（Electronic Data Processing，简称EDP），它是以文件系统为手段，实现一个部门内的单项管理。②管理信息系统（Management Information System，简称MIS），它是以数据库技术为工具，实现一个部门的全面管理，以提高工作效率。
1、计算机中对数据进行加工与处理的硬件是计算机的重要组成部分。根据查询相关公开信息显示：计算机中对数据进行加工与处理的硬件，包含了5个重要的组成部分：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备，主要功能是对数据和信息进行运算和加工。
2、答案解析：运算器是对信息进行处理和运算的部件，经常进行的运算是加、减、乘、除等算术运算和与、或、非、异或、同或等逻辑运算。运算器主要由运算逻辑单元 ALU和寄存器两部分组成，寄存器部件用来提供参与运算的操作数，并暂时存放运算结果，运算器的核心是算术逻辑运算部件ALU。
3、计算机中对数据进行加工与处理的部件通常称运算器。运算器是计算机的核心部件，它的功能相当于算盘，是直接完成各种加减乘除等算术运算和与、或、非等逻辑运算的装置。运算器的主要技术指标是计算机的字长和运算速度。用字长指标可衡量计算机的精度，如16位、24位、32位等，字长越长计算精度就越高。
4、计算机中对数据进行加工与处理的部件，通常称为中央处理器（CPU）。拓展知识：中央处理器是计算机的核心部件，负责执行程序指令，对输入的数据进行加工和处理。它包含了许多精密的电路和逻辑单元，可以执行诸如算术运算、逻辑运算、数据比较、数据存储、数据转换等功能。
从硬件角度来看，大数据储存分析的计算资源包括了高性能计算机、大容量存储设备以及高速网络设备。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。
进行大数据存储分析所需的计算资源主要涉及硬件和软件两个方面。 硬件资源包括高性能计算机、大容量存储设备和高速网络设备。 高性能计算机，如超级计算机，能够快速处理和分析大量数据。 大容量存储设备，如分布式存储系统，提供了海量的数据存储空间。
完整介绍R编程包 R的核心是一种统计编程语言，它非常适合挖掘和分析数据。但是，它也具有高级图形和机器学习功能，也在数据可视化和集成复杂算法上提供了一些独一无二的优势。在五门课程和三本电子书中，收集指导通过要点使用R来充分发挥潜力。
在计算资源方面，大数据的处理和分析需要强大的计算能力。传统的数据处理方式已无法应对如此庞大的数据量，因此，分布式计算、云计算等技术应运而生。这些技术能够整合众多计算节点的力量，共同处理数据任务，从而大大提高了数据处理的速度和效率。
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。
1、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。
2、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。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
3、内存（RAM）：足够的RAM对于处理大型数据集和运行复杂的AI模型是必要的。建议至少配备32GB或更多的RAM，以确保流畅的运行体验。存储空间：AI大模型通常需要大量的存储空间来保存模型文件、数据集和训练过程中的临时文件。建议使用高速的固态硬盘（SSD）作为主存储，并确保有足够的容量来存储所有数据。
4、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。
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。
