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。
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。
其中时间序列分析是利用一系列时间相继排列的数据，运用统计方法对它进行总体趋势、季节变动和周期变动等的分析；移动平均法是对一组数据进行求平均的方法，可以平滑数据，降低数据中的噪声影响；指数平滑法是通过对现有数据进行加权平均来预测未来趋势，权值越大，对未来的影响越大；趋势线拟合法是利用最小二乘法求出一条和数据趋势最为接近的直线来描述数据的趋势变化。
这些方法都是对数据趋势进行可靠分析的重要手段。