06 | 性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文深入探讨了如何从大量性能数据中找出所关心的特征和规律。首先介绍了常见的算法复杂度，包括常数时间、对数时间、线性时间、线性对数时间、二次时间和指数时间，以及它们的增长速度。接着阐述了性能数据分析的目的，包括判断数据的正常与否、趋势预测、根因分析等。对于时间序列的分析，提出了线性回归分析、分类、聚类和决策树等方法。强调了对不同时间序列的分析，包括研究时间序列的相关性和协方差。文章还提到了性能数据分析中需要注意的陷阱和教训，包括数据的相关和因果关系、数据的大小和趋势、数据的干净与否以及对性能数据内在关系的理解。总的来说，本文内容丰富，涵盖了性能数据分析的多个方面，对于需要从大量数据中提取关键信息的读者具有重要参考价值。