线性回归模型性能数据分析数据集LinearRegressionModelPerformanceData-lokilivesevil
数据来源：互联网公开数据
标签：线性回归, 模型性能, 时间序列分析, CPU使用率, 内存使用率, 订单数据, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自系统监控和订单处理流程的数据，记录了与线性回归模型性能相关的多个指标。主要特征如下：
时间跨度：数据集包含时间戳，表明数据具有时间序列特性，具体时间跨度未知，但数据包含日期为2020年11月24日的数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推断数据来源于特定的系统或服务。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：
Time：时间戳，记录数据产生的时间。
changeOrderOverallCompleted：已完成的变更订单总数。
changeOrderOverallCreated：已创建的变更订单总数。
changeOrderOverallPendency：待处理的变更订单总数。
totalDTHPayments：总的DTH（Direct-to-Home，直接入户）支付金额。
Vector CPU Usage (%)：向量处理器的CPU使用率（百分比）。
Vector Memory Usage (%)：向量处理器的内存使用率（百分比）。
Vector Load：向量处理器的负载。
totalCASOrders：总的CAS（Conditional Access System，条件接收系统）订单数量。
totalVectorOrders：总的向量订单数量。
数据格式：CSV格式，文件名为LinearRegressionDatacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于系统监控和业务流程，经过整理和汇总。
该数据集适合用于线性回归模型的训练、评估，以及对系统性能和订单处理流程的分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列分析、系统性能分析、订单处理流程优化等研究，探索不同指标之间的关系。
行业应用：可以为电信、互联网服务等行业提供数据支持，尤其是在预测系统负载、优化资源分配、提升订单处理效率等方面。
决策支持：支持系统管理人员和业务决策者进行性能评估、容量规划和策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、系统管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解线性回归模型的应用和系统性能分析。
此数据集特别适合用于研究不同指标之间的相关性，构建预测模型，以及评估系统在不同负载下的性能表现，帮助用户实现系统优化和性能提升的目标。
