分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。总之，无论哪种大数据分布式处理与计算系统，都有利于提高大数据的价值性、可用性、时效性和准确性。
使用筛选功能：如果您的表格中有大量数据，请使用Excel的筛选功能来减少显示的数据量。这可以显著提高Excel的速度，特别是在滚动和查看表格时。 升级电脑硬件：如果您的电脑性能较低，并且无法应对大型的Excel文件，那么升级电脑硬件可能是最终的解决方案。
使用更高版本的Excel：较新版本的Excel通常优化了系统资源的使用，可以更有效地处理大量数据和复杂的计算。 分割数据：如果你的Excel表格包含大量数据，可以考虑将数据分割成多个表格或工作簿。这样可以减少每个表格的数据量，减轻系统资源的负担。
Office Excel 2007 支持多个处理器和多线程芯片集，包含大量公式的大型工作表中的计算速度要比早期版本 Excel 中的速度更快。说明：多线程的计算 （MTC） 使 Office Excel 2007 能够自动将公式表达式和计算任务划分到分布在多个处理器的多个计算引擎中。
一般情况下，EXCEL处理速度慢的原因不在CPU，哪怕是看的见计算慢，实际是原因也不一定是CPU，影响速度的主要因素往往是内存慢。所以建议选择高主频的，因为多核的利用率不会太高。一般来说是双核心调用比较多，多核心的少一些。因为需要的是最简单粗暴的计算工作，这方面多核心有点无用武之地。
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。 存储器（硬盘/固态硬盘）：使用高速硬盘或固态硬盘（SSD）可以提供更快的数据读写速度，确保大量数据的快速访问。
**检查系统资源**：确保系统有足够的内存和处理器资源来运行Excel。当系统资源紧张时，可能会导致Excel无法正常使用剪贴板。 **更新或修复Excel**：如果问题持续存在，考虑更新Excel到最新版本或尝试修复安装。这可以通过Office的更新功能或控制面板中的“程序和功能”来完成。
使用筛选功能：如果您只需要处理部分数据，可以使用Excel的筛选功能，只显示需要处理的数据，这样可以减少处理的数据量，提高处理速度。 使用VBA宏：如果您熟悉VBA编程，可以使用VBA宏来处理数据，这样可以更加灵活地控制数据处理的过程。
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。
如果表格有用到公式，宏代码等，考虑优化公式和代码，如果没用到还是卡顿，可以考虑改用更专业的数据库系统比如SQL，毕竟EXCEL的主阵地还是一般办公场所，处理几十万条数据的情况还是不多。
禁用Excel插件 Excel插件是一些第三方软件，它们可以在Excel中添加各种功能。但是，如果插件太多，就会影响Excel的启动速度。因此，禁用一些不必要的插件可以有效地提高Excel的启动速度。具体方法如下：打开Excel，单击“文件”选项卡，然后单击“选项”。在“Excel选项”窗口中，单击“加载项”。
电脑性能不足：如果你的电脑配置较低或内存不足，Excel 在处理大量数据或复杂计算时可能会变得缓慢或卡顿。解决方法：考虑升级电脑的硬件配置，增加内存或更换更高性能的电脑。您好！您的Excel表格双击填充卡顿的问题可能是由于以下原因之一导致的： 禁用了硬件图形加速。
对于大数据量，考虑使用绝对引用或相对引用，以提高效率。例如，使用$K$2：$K$1000而非$K$2：K来锁定行号，防止每次计算时都搜索整个列。总的来说，解决Excel运行缓慢的问题，一是优化数据和公式，二是熟悉并合理使用Excel的引用规则。通过这些方法，您可能会看到明显的速度提升。