通過(guò)合理的數(shù)據(jù)分批處理，避免次性加載過(guò)多數(shù)據(jù)導(dǎo)致CPU壓力過(guò)大。

如采用更高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引策略，減少不必要的數(shù)據(jù)冗余等。

如增加內(nèi)存容量，提升CPU處理能力等。

主要是種輸出設(shè)備，對(duì)CPU使用的影響較小。但在大量數(shù)據(jù)演示過(guò)程中，進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算或渲染，可能會(huì)造成CPU使用率升高。

即數(shù)字化的人力資源管理，包括員工信息、考勤記錄、工資福利等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)量通常較大，處理不當(dāng)，可能導(dǎo)致CPU使用率升高。

在投資領(lǐng)域，大量的數(shù)據(jù)分析和模型運(yùn)算消耗大量的CPU資源。股票交易中的高頻交易，就強(qiáng)大的計(jì)算能力支持。