数据计算需要高性能的CPU，特别是在处理大数据集时。通常，这些任务需要多核心的处理器，高时钟速度和大缓存，以充分利用多线程并行计算。
此外，如果需要进行深度学习或机器学习的计算，需要支持向量化指令和浮点运算的加速器。而在云计算或分布式计算环境下，需要考虑处理器的可伸缩性和集群管理的能力。因此，选择合适的CPU对于数据计算的性能和效率至关重要。
数据计算及应用考研的考试科目包括数学、英语和计算机专业综合。
其中数学科目涵盖了线性代数、概率论和数理统计等基础知识；英语科目则是考察学生的英语读写能力；计算机专业综合则包括计算机组成原理、操作系统和计算机网络等基础知识。
在具体考试中，根据不同学校的专业设置，可能会对某些科目有所侧重或增加特定的考试内容。例如，一些学校可能会增加数据结构和算法方面的考试内容，以考察学生的编程能力和算法设计能力；另一些学校则可能会增加人工智能和机器学习方面的考试内容，以适应当前人工智能技术的快速发展和应用。
总之，数据计算及应用专业的研究生入学考试科目涵盖了数学、英语和计算机专业综合等基础知识，同时也会根据不同学校的专业设置有所侧重或增加特定的考试内容。
数据误差指的是数据测量或采集过程中的偏差。常见的数据误差有系统误差和随机误差两种。系统误差指的是由于测量仪器、环境或人为因素等造成的数据偏差，是在一定条件下不可避免的，应该在实验设计时考虑。
随机误差则是由于随机因素的影响产生的误差，可以通过多次实验来减少。除此之外，还有数据输入误差、数据处理误差等其他类型的误差。准确地识别和处理数据误差对于科学研究和应用具有重要意义。