以下のPython関数は、大量のデータセットを処理する際にパフォーマンスのボトルネックとなっています。このコードを分析し、時間計算量と空間計算量の両面から問題点を指摘してください。その後、内包表記、ジェネレータ、または適切な標準ライブラリ（itertoolsやfunctoolsなど）を活用して、処理速度を大幅に向上させるリファクタリング版コードを作成してください。また、リファクタリング前後のパフォーマンス差がどのような理由で生じるか、アルゴリズム的な観点から解説してください。 # 元のコード def process_data(data_list): result = [] for i in range(len(data_list)): for j in range(len(data_list)): if data_list[i] == data_list[j] and i != j: if data_list[i] not in result: result.append(data_list[i]) return sorted(result)