ProcessMind 性能优化操作指南

ProcessMind 性能优化最佳实践

在 ProcessMind 中进行性能优化，可实现更快处理、更流畅交互与高效资源利用。遵循这些最佳实践，将为流程分析与管理提供高效顺畅体验。

1. 数据准备优化

• 清洗数据：
  上传前确保数据集无重复、空值与不一致项，减少处理负担，提升分析准确性。

• 拆分大数据集：
  可将大型数据集拆分为更易管理的小数据集，加快处理速度并降低内存消耗。

• 使用数据预览：
  在集成前先预览数据结构与内容，避免重复计算或错误。

2. 高效流程建模

• 简化流程模型：
  大型流程建议拆分为较小、模块化的 Subprocess，避免模型过于复杂，提升计算速度与可读性。

• 复用 Subprocess：
  对重复性任务，推荐使用可复用的 Subprocess，减少冗余并提升效率。

• 自动布局提升清晰度：
  使用“重置布局”（Reset Layout）功能自动整理流程模型，提升对齐和减少手动调整。

3. 灵活运用筛选和指标

• 策略性使用筛选器：
  针对核心数据使用筛选，避免一次性设置过多筛选条件，保障系统响应速度。

• 选择关键指标：
  仅保留必需指标，去除无关统计项，降低系统负载。

4. 优化可视化展示

• 精简仪表盘元素：
  仪表盘仅保留最重要的图表和控件，避免元素过多拖慢性能。

• 优化图表类型：
  按数据量和复杂度选择合适图表。大数据集应避免高耗能可视化（如复杂饼图）。

5. 仿真性能优化

• 合并数据集：
  通过“同色合并数据集”（Combine Dataset with Same Color）功能，将属性相同的数据集合并，降低仿真复杂度。

• 调整动画速度：
  仿真卡顿时可降低动画速度或关闭“显示轨迹”（Show Tail）等特效以提升性能。

6. 系统资源管理

• 监控系统占用：
  处理大数据集或复杂模型时，定期关注 CPU、内存和磁盘使用情况。

• 关闭未用流程：
  随时关闭未用的流程、标签页或数据集，释放资源。

• 用好云计算资源：
  如支持，优先用云端处理高强度任务，减轻本地压力。

7. 定期维护

• 归档旧数据：
  及时归档不常用的数据集和流程，保持工作区整洁高效。

• 排查流程瓶颈：
  利用性能指标和仿真结果定位、解决流程瓶颈。

性能优化总结

通过应用 ProcessMind 优化实践，可实现更快、更流畅和高效体验。这些方法不仅提升系统性能，还能帮助高效获取业务洞察。