作者appledavid (新三寶:香蕉 鹿茸 太陽餅)
看板MAC
標題Re: [麥書] M1 macbook air 8g 心得
時間Thu Dec 24 18:42:02 2020
※ 引述 《sucker0807》 之銘言：
: 我原本用2017 mbp 3.1GHz Dual core 8g ram
: 日常safari, youtube, pytorch, OpenAI, 謎片轉檔
可以請問一下MS OFFICE已經有支援M1的軟體
請問M1 EXCEL執行效率有媲美INTEL EXCEL(WINDOWS10)嗎？
之前EXCEL OSX版都比WINDOWS10慢很多
你做DATA SCIENCE
可以幫忙比較一下EXCEL效率嗎？（超大資料量下）
謝謝！
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1F：→ zxc1234529: 為什麼做DS會選擇用excel 太神奇了 12/24 19:18
2F：推 benedict76: 做前處理還不錯用 12/24 19:26
3F：→ Killercat: Data Science用Excel.....=____=a????? 12/24 20:14
4F：→ Killercat: 很多CSV editor應該會是更好的選擇 如TableTool 12/24 20:15
5F：→ Killercat: 前處理也不可能是xls/xlsx 多半也是csv而已 12/24 20:15
6F：推 benedict76: 最好raw data會有人傳csv來，都馬是xlxs傳來，現在上 12/24 20:30
7F：→ benedict76: 面編輯後再轉csv也是蠻常見的。 12/24 20:30
8F：推 benedict76: 發現我xlsx打錯XD 12/24 20:35
9F：→ Killercat: 不是啊，傳CSV什麼前處理都能做 傳xlsx是要幹嘛.... 12/24 20:53
10F：→ Killercat: 這種要我額外寫apache poi的文件我都踹回去的啊... 12/24 20:54
11F：推 benedict76: 那是工程師間才有辦法這樣做，當你要解決問題的對象是 12/24 21:01
12F：→ benedict76: 公司某些部門的需求，他們丟的資料來就是xlsx檔，然後 12/24 21:01
13F：→ benedict76: 裡面一堆工作表跟vba等，開起來真的慢。 12/24 21:01
14F：→ Killercat: 好吧，我只能說，我工作流程碰到這個都是踹回去... 12/24 21:03
15F：→ Killercat: 給大資料送xlsx我會直接覺得對方腦袋有洞 12/24 21:04
16F：推 benedict76: 反正就是個工具而已，excel也有人用來跑svm或是分析蠻 12/24 21:10
17F：→ benedict76: 好用的。 12/24 21:10
18F：推 KotoriCute: 用excel做前處理很常見啊 12/24 22:09
19F：→ KotoriCute: xlsx格式很常見啊 大驚小怪 12/24 22:11
20F：→ benedict76: 就我所知有些人以為excel就只是做做表格而已有點看不 12/24 22:18
21F：→ benedict76: 起它，但是excel要用到精深跟學一門語言差不多有難度 12/24 22:18
22F：→ benedict76: 。 12/24 22:18
23F：推 psion: M$唯一有價值的軟體就是excel 12/24 22:46
24F：→ pig: 日本人用 excel 用到出神入化，當關聯式資料庫用都可以 XD 12/24 22:48
25F：推 allen125858: 也想知道，工作上常遇到爆乾大excel檔 12/24 22:58
26F：推 WulinWorks: 日本人還可以拿 Excel 來畫畫咧 12/24 23:12
27F：推 helba: 上次不是用excel 做一個可以玩的DQ3 12/24 23:28
28F：推 benedict76: 我遇到的excel檔開很慢大部分就是公式架太多了，畢竟 12/25 00:15
29F：→ benedict76: 大部分的人不會寫vba，不然用vba效率會比用內建函式還 12/25 00:15
30F：→ benedict76: 要高。 12/25 00:15
31F：推 maplefff: 傳說中的用Excel做大樹鋸！！！ 12/25 01:36
32F：→ Yukirin: 我敢說我們整個data science team都不會用excel..... 12/25 02:34
33F：→ azuel: python可以直接讀取xlsx吧，如果資料工整的話 12/25 02:44
34F：→ Killercat: 之前碰過這種都是前端弄個POI之類的轉CSV在讀 12/25 05:35
35F：→ Killercat: 不可能叫data pipeline裡面的node去讀xlsx 都是先轉 12/25 05:35
36F：→ Killercat: 先轉的話poi會比較簡單而且效率高一點 12/25 05:36
37F：→ Killercat: 我是不知道其他人啦 不過換我我就叫他退件了.... 12/25 05:36
38F：推 qqaatw: 就是個工具而已，用csv就比較高尚？ 12/25 08:29
39F：→ qqaatw: 資料正常轉CSV幾秒鐘時間而已 12/25 08:30
40F：推 jackyown: 结果沒半個人回答原PO問題 只有自視甚高的工程師在鄙 12/25 09:54
41F：→ jackyown: 視excel 這版風氣何時變成這樣了？ 12/25 09:54
42F：推 simongarden: 沒幾個人買到機器要回答個毛，這版風氣不都這樣嗎 12/25 10:24
43F：→ simongarden: 問各種需求一律MBP捏一下攻頂，其他都是渣，先知出沒 12/25 10:25
44F：→ simongarden: 只有一種作業方跟我一樣才叫正道，其他都是妖魔鬼怪 12/25 10:26
45F：推 YJC1248: 我在等人回答原po的問題 12/25 10:30
46F：→ Killercat: 沒有鄙視excel 而是對「大數據」「raw data」「excel」 12/25 11:05
47F：→ Killercat: 放在一起覺得以自身經驗來講很奇怪而已 12/25 11:05
48F：→ Killercat: 「既然你寫過很多日本美食，那順便問一下機票怎麼買最 12/25 11:06
49F：→ Killercat: 便宜？外站怎麼開最划算」「蛤？？？」 12/25 11:06
50F：→ Killercat: 既然真有人前處理用這個又不輸出csv給後台 那我也認啦 12/25 11:11
51F：→ eyecolor: 我自己有寫了幾萬行公式的跨工作表的excel，用i5-7500桌 12/25 12:37
52F：→ eyecolor: 機開表格要28秒，等M1到貨來試試會開多久 12/25 12:37
53F：→ eyecolor: 但客製版要下月月底了 QQ 12/25 12:38
54F：推 iPhoneApps: 樓上傳給我我幫測 12/25 13:05
55F：→ eyecolor: 抱歉全部都是個資耶 0 0 12/25 13:07
56F：推 maybe13: 想知道+1，希望有更多人可以針對原po的問題分享經驗 12/25 13:07
57F：→ eyecolor: 因為我寫的表格真的是工作用的，都是客戶個資 12/25 13:08
58F：推 huabandd: excel有那麼厲害嗎？number可以取代嗎？有人分享一下嗎 12/25 15:00
59F：推 simongarden: numbers差excel不止幾條街了，不是同級距產品 12/25 15:26
60F：→ azuel: 在恰當使用之下，excel確實可以做很多的數據整理分析、呈現 12/25 16:25
61F：→ azuel: 因為可視化格子互相關聯和公式彈性，不會寫程式也能用 12/25 16:26
62F：→ azuel: 當然到一定程度的複雜度之後會開始加掛VBA 12/25 16:27
63F：→ azuel: 資料超過104萬row之後自然就會往寫程式+資料庫去了 12/25 16:28
64F：→ azuel: 都是工具，作用不同，目標族群不同，沒有啥誰高誰低啦 12/25 16:28
65F：→ azuel: 以前我也用excel抓dde算black scholes跑選擇權評價啊 12/25 16:30
66F：推 cevs: office建議還是用win 12/25 16:36
67F：推 iPhoneApps: shorturl.at/qBDSU 這個有5m筆記錄 12/25 16:49
68F：推 iPhoneApps: MBA M1 base 21秒開啟 1048576筆紀錄的csv 12/25 16:59
69F：→ iPhoneApps: 簡單的sort 按下去5秒左右跑完 12/25 17:01
70F：推 iPhoneApps: 修正一下是15秒左右開啟 1m筆的csv 12/25 17:25
71F：→ iPhoneApps: 如果轉乘.numbers 開1m筆的檔案是10秒 12/25 17:26
72F：推 qqaatw: 某人沒鄙視Excel？是誰說給xlsx的腦袋有洞？ 不是所有raw 12/25 18:09
73F：→ qqaatw: data都會用csv安排的好好的， 12/25 18:09
75F：→ benedict76: 覺。 12/25 18:35
76F：→ azuel: 其實他說得也沒有錯啦，excel不是用在data science的領域 12/25 21:32
77F：→ azuel: 他也沒批判excel作為其他統計、呈現、資料整理的用途啊 12/25 21:32
78F：推 benedict76: excel不是用在資料科學那麼是用在那？光資料視覺化還 12/26 00:05
79F：→ benedict76: 有一些資料操作就算資料科學了。 12/26 00:05
80F：→ mirror0227: 要傳data給工程師，不能先弄成csv嗎，這是公司內部流 12/26 09:12
81F：→ mirror0227: 程分工的問題，可能覺得工程師太好凹吧 12/26 09:12
82F：推 soiomon: 普遍不會把excel當作資料科學的工具 12/26 09:30
83F：→ soiomon: 拿python來說, numpy, dataframe, sklearn, tensorflow 12/26 09:31
84F：→ soiomon: pytorch 這些工具都各有用途 12/26 09:32
85F：→ soiomon: 但excel可能最多只能執行numpy和dataframe能做到的部分功 12/26 09:33
86F：→ soiomon: 能，而且還跑得比較慢，也未必能處理百萬以上的資料量 12/26 09:34
87F：推 soiomon: 倒不是說excel不好，他就是一個入門的處理資料的工具。但 12/26 09:39
88F：→ soiomon: 歸功於近年Big data/Machine learning的蓬勃發展，他能做 12/26 09:39
89F：→ soiomon: 到的事情真的不多。 12/26 09:40
90F：推 aidansky0989: 沒玩過kaggle?資料都excel檔 12/26 13:06
91F：推 benedict76: excel 外掛power query power pivot就是處理大數據用 12/26 13:26
92F：→ benedict76: 的 12/26 13:26
93F：推 soiomon: 雖然一陣子沒打kaggle，但還真的沒看過excel檔，樓樓上 12/26 14:09
94F：→ soiomon: 要不要分享一下你的經驗。順便教我要怎麼用excel一層一 12/26 14:09
95F：→ soiomon: 層把DNN疊出來或是rf.fit()等於excel裡面的什麼 12/26 14:09
96F：→ soiomon: Excel和Data science 關聯性真的不強，他就是個辦公性質 12/26 14:19
97F：→ soiomon: 的軟體。可以試著看一些medium文章，像是toward datasci 12/26 14:19
98F：→ soiomon: ence之類，瞭解Data science 常在做哪些事，上面很多的 12/26 14:19
99F：→ soiomon: 問題一開始就沒有必要討論。 12/26 14:19
100F：推 benedict76: data science 又不是只有ml dl，你說ml dl不常用excel 12/26 14:20
101F：→ benedict76: 我比較認同。 12/26 14:20
102F：→ soiomon: 回到討論本身：如果原po在做Data science的話，我很好奇 12/26 14:24
103F：→ soiomon: Torch是怎麼跑，我之前用MBP跑感覺吃的都是CPU，慢到只 12/26 14:24
104F：→ soiomon: 能認同刷卡用GCP。而且換到ARM的話預期一堆Library不能 12/26 14:24
105F：→ soiomon: 用，搞不好confusion matrix都要自己寫一個function xd 12/26 14:24
106F：推 azure: 初原PO說他做演算法開發 回文app大依軟體推想領域問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不知道幾條街了 12/27 15:09