作者appledavid (新三宝:香蕉 鹿茸 太阳饼)
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标题Re: [麦书] M1 macbook air 8g 心得
时间Thu Dec 24 18:42:02 2020
※ 引述 《sucker0807》 之铭言：
: 我原本用2017 mbp 3.1GHz Dual core 8g ram
: 日常safari, youtube, pytorch, OpenAI, 谜片转档
可以请问一下MS OFFICE已经有支援M1的软体
请问M1 EXCEL执行效率有媲美INTEL EXCEL(WINDOWS10)吗？
之前EXCEL OSX版都比WINDOWS10慢很多
你做DATA SCIENCE
可以帮忙比较一下EXCEL效率吗？（超大资料量下）
谢谢！
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1F：→ zxc1234529: 为什麽做DS会选择用excel 太神奇了 12/24 19:18
2F：推 benedict76: 做前处理还不错用 12/24 19:26
3F：→ Killercat: Data Science用Excel.....=____=a????? 12/24 20:14
4F：→ Killercat: 很多CSV editor应该会是更好的选择 如TableTool 12/24 20:15
5F：→ Killercat: 前处理也不可能是xls/xlsx 多半也是csv而已 12/24 20:15
6F：推 benedict76: 最好raw data会有人传csv来，都马是xlxs传来，现在上 12/24 20:30
7F：→ benedict76: 面编辑後再转csv也是蛮常见的。 12/24 20:30
8F：推 benedict76: 发现我xlsx打错XD 12/24 20:35
9F：→ Killercat: 不是啊，传CSV什麽前处理都能做 传xlsx是要干嘛.... 12/24 20:53
10F：→ Killercat: 这种要我额外写apache poi的文件我都踹回去的啊... 12/24 20:54
11F：推 benedict76: 那是工程师间才有办法这样做，当你要解决问题的对象是 12/24 21:01
12F：→ benedict76: 公司某些部门的需求，他们丢的资料来就是xlsx档，然後 12/24 21:01
13F：→ benedict76: 里面一堆工作表跟vba等，开起来真的慢。 12/24 21:01
14F：→ Killercat: 好吧，我只能说，我工作流程碰到这个都是踹回去... 12/24 21:03
15F：→ Killercat: 给大资料送xlsx我会直接觉得对方脑袋有洞 12/24 21:04
16F：推 benedict76: 反正就是个工具而已，excel也有人用来跑svm或是分析蛮 12/24 21:10
17F：→ benedict76: 好用的。 12/24 21:10
18F：推 KotoriCute: 用excel做前处理很常见啊 12/24 22:09
19F：→ KotoriCute: xlsx格式很常见啊 大惊小怪 12/24 22:11
20F：→ benedict76: 就我所知有些人以为excel就只是做做表格而已有点看不 12/24 22:18
21F：→ benedict76: 起它，但是excel要用到精深跟学一门语言差不多有难度 12/24 22:18
22F：→ benedict76: 。 12/24 22:18
23F：推 psion: M$唯一有价值的软体就是excel 12/24 22:46
24F：→ pig: 日本人用 excel 用到出神入化，当关联式资料库用都可以 XD 12/24 22:48
25F：推 allen125858: 也想知道，工作上常遇到爆乾大excel档 12/24 22:58
26F：推 WulinWorks: 日本人还可以拿 Excel 来画画咧 12/24 23:12
27F：推 helba: 上次不是用excel 做一个可以玩的DQ3 12/24 23:28
28F：推 benedict76: 我遇到的excel档开很慢大部分就是公式架太多了，毕竟 12/25 00:15
29F：→ benedict76: 大部分的人不会写vba，不然用vba效率会比用内建函式还 12/25 00:15
30F：→ benedict76: 要高。 12/25 00:15
31F：推 maplefff: 传说中的用Excel做大树锯！！！ 12/25 01:36
32F：→ Yukirin: 我敢说我们整个data science team都不会用excel..... 12/25 02:34
33F：→ azuel: python可以直接读取xlsx吧，如果资料工整的话 12/25 02:44
34F：→ Killercat: 之前碰过这种都是前端弄个POI之类的转CSV在读 12/25 05:35
35F：→ Killercat: 不可能叫data pipeline里面的node去读xlsx 都是先转 12/25 05:35
36F：→ Killercat: 先转的话poi会比较简单而且效率高一点 12/25 05:36
37F：→ Killercat: 我是不知道其他人啦 不过换我我就叫他退件了.... 12/25 05:36
38F：推 qqaatw: 就是个工具而已，用csv就比较高尚？ 12/25 08:29
39F：→ qqaatw: 资料正常转CSV几秒钟时间而已 12/25 08:30
40F：推 jackyown: 结果没半个人回答原PO问题 只有自视甚高的工程师在鄙 12/25 09:54
41F：→ jackyown: 视excel 这版风气何时变成这样了？ 12/25 09:54
42F：推 simongarden: 没几个人买到机器要回答个毛，这版风气不都这样吗 12/25 10:24
43F：→ simongarden: 问各种需求一律MBP捏一下攻顶，其他都是渣，先知出没 12/25 10:25
44F：→ simongarden: 只有一种作业方跟我一样才叫正道，其他都是妖魔鬼怪 12/25 10:26
45F：推 YJC1248: 我在等人回答原po的问题 12/25 10:30
46F：→ Killercat: 没有鄙视excel 而是对「大数据」「raw data」「excel」 12/25 11:05
47F：→ Killercat: 放在一起觉得以自身经验来讲很奇怪而已 12/25 11:05
48F：→ Killercat: 「既然你写过很多日本美食，那顺便问一下机票怎麽买最 12/25 11:06
49F：→ Killercat: 便宜？外站怎麽开最划算」「蛤？？？」 12/25 11:06
50F：→ Killercat: 既然真有人前处理用这个又不输出csv给後台 那我也认啦 12/25 11:11
51F：→ eyecolor: 我自己有写了几万行公式的跨工作表的excel，用i5-7500桌 12/25 12:37
52F：→ eyecolor: 机开表格要28秒，等M1到货来试试会开多久 12/25 12:37
53F：→ eyecolor: 但客制版要下月月底了 QQ 12/25 12:38
54F：推 iPhoneApps: 楼上传给我我帮测 12/25 13:05
55F：→ eyecolor: 抱歉全部都是个资耶 0 0 12/25 13:07
56F：推 maybe13: 想知道+1，希望有更多人可以针对原po的问题分享经验 12/25 13:07
57F：→ eyecolor: 因为我写的表格真的是工作用的，都是客户个资 12/25 13:08
58F：推 huabandd: excel有那麽厉害吗？number可以取代吗？有人分享一下吗 12/25 15:00
59F：推 simongarden: numbers差excel不止几条街了，不是同级距产品 12/25 15:26
60F：→ azuel: 在恰当使用之下，excel确实可以做很多的数据整理分析、呈现 12/25 16:25
61F：→ azuel: 因为可视化格子互相关联和公式弹性，不会写程式也能用 12/25 16:26
62F：→ azuel: 当然到一定程度的复杂度之後会开始加挂VBA 12/25 16:27
63F：→ azuel: 资料超过104万row之後自然就会往写程式+资料库去了 12/25 16:28
64F：→ azuel: 都是工具，作用不同，目标族群不同，没有啥谁高谁低啦 12/25 16:28
65F：→ azuel: 以前我也用excel抓dde算black scholes跑选择权评价啊 12/25 16:30
66F：推 cevs: office建议还是用win 12/25 16:36
67F：推 iPhoneApps: shorturl.at/qBDSU 这个有5m笔记录 12/25 16:49
68F：推 iPhoneApps: MBA M1 base 21秒开启 1048576笔纪录的csv 12/25 16:59
69F：→ iPhoneApps: 简单的sort 按下去5秒左右跑完 12/25 17:01
70F：推 iPhoneApps: 修正一下是15秒左右开启 1m笔的csv 12/25 17:25
71F：→ iPhoneApps: 如果转乘.numbers 开1m笔的档案是10秒 12/25 17:26
72F：推 qqaatw: 某人没鄙视Excel？是谁说给xlsx的脑袋有洞？ 不是所有raw 12/25 18:09
73F：→ qqaatw: data都会用csv安排的好好的， 12/25 18:09
75F：→ benedict76: 觉。 12/25 18:35
76F：→ azuel: 其实他说得也没有错啦，excel不是用在data science的领域 12/25 21:32
77F：→ azuel: 他也没批判excel作为其他统计、呈现、资料整理的用途啊 12/25 21:32
78F：推 benedict76: excel不是用在资料科学那麽是用在那？光资料视觉化还 12/26 00:05
79F：→ benedict76: 有一些资料操作就算资料科学了。 12/26 00:05
80F：→ mirror0227: 要传data给工程师，不能先弄成csv吗，这是公司内部流 12/26 09:12
81F：→ mirror0227: 程分工的问题，可能觉得工程师太好凹吧 12/26 09:12
82F：推 soiomon: 普遍不会把excel当作资料科学的工具 12/26 09:30
83F：→ soiomon: 拿python来说, numpy, dataframe, sklearn, tensorflow 12/26 09:31
84F：→ soiomon: pytorch 这些工具都各有用途 12/26 09:32
85F：→ soiomon: 但excel可能最多只能执行numpy和dataframe能做到的部分功 12/26 09:33
86F：→ soiomon: 能，而且还跑得比较慢，也未必能处理百万以上的资料量 12/26 09:34
87F：推 soiomon: 倒不是说excel不好，他就是一个入门的处理资料的工具。但 12/26 09:39
88F：→ soiomon: 归功於近年Big data/Machine learning的蓬勃发展，他能做 12/26 09:39
89F：→ soiomon: 到的事情真的不多。 12/26 09:40
90F：推 aidansky0989: 没玩过kaggle?资料都excel档 12/26 13:06
91F：推 benedict76: excel 外挂power query power pivot就是处理大数据用 12/26 13:26
92F：→ benedict76: 的 12/26 13:26
93F：推 soiomon: 虽然一阵子没打kaggle，但还真的没看过excel档，楼楼上 12/26 14:09
94F：→ soiomon: 要不要分享一下你的经验。顺便教我要怎麽用excel一层一 12/26 14:09
95F：→ soiomon: 层把DNN叠出来或是rf.fit()等於excel里面的什麽 12/26 14:09
96F：→ soiomon: Excel和Data science 关联性真的不强，他就是个办公性质 12/26 14:19
97F：→ soiomon: 的软体。可以试着看一些medium文章，像是toward datasci 12/26 14:19
98F：→ soiomon: ence之类，了解Data science 常在做哪些事，上面很多的 12/26 14:19
99F：→ soiomon: 问题一开始就没有必要讨论。 12/26 14:19
100F：推 benedict76: data science 又不是只有ml dl，你说ml dl不常用excel 12/26 14:20
101F：→ benedict76: 我比较认同。 12/26 14:20
102F：→ soiomon: 回到讨论本身：如果原po在做Data science的话，我很好奇 12/26 14:24
103F：→ soiomon: Torch是怎麽跑，我之前用MBP跑感觉吃的都是CPU，慢到只 12/26 14:24
104F：→ soiomon: 能认同刷卡用GCP。而且换到ARM的话预期一堆Library不能 12/26 14:24
105F：→ soiomon: 用，搞不好confusion matrix都要自己写一个function xd 12/26 14:24
106F：推 azure: 初原PO说他做演算法开发 回文app大依软体推想领域问EXCEL 12/26 16:41
107F：推 sucker0807: 我的mbp跑torch只吃得到cpu，mba m1目前torch也是用cp 12/27 15:09
108F：→ sucker0807: u跑，光是cpu就屌打17年mbp不知道几条街了 12/27 15:09