如何理解根因分析中涉及的算法

1、运维中分析问题的一般过程是：通过业务埋点收集相关数据，通过监控系统汇聚相关数据，再进行多维数据的统计维度分析。

3、基于机器学习的根因分析：从数据存储中发现时间序列异常，拉取正负样本，确定特征工程，通过有监督算法输出根因。

5、根因分析的关键节点包括异常聚集率（节点负样本数量/节点样本总量），异常检出率（节点负皱诣愚继样本数量/树的样本总量）以及二者的加权平均。

7、根因分析算法的数据处理涉及正负样本和特征处理，剪枝操作包括移除正常维度，聚焦异常维度，最终通过规则合并和输出结果确定维度组合。