说明性分析是数据分析的一个分支,它使用预测模型来建议为获得最佳结果而采取的行动。预测负载在接下来的24小时内电网的一个例子就是预测分析,而决定如何操作发电厂基于这一预测代表规范的分析.
说明性分析依赖于优化和基于规则的技术来进行决策。
优化技术如线性规划,整数规划,非线性规划在说明性分析中扮演重要的角色,因为它们使一组决策能够以最优的方式做出。这些技术应用于一个模型,该模型表示要做出的决策、决策的约束以及比较决策的目标。
设定生产和库存水平以满足预期的需求在销售地点是一个规定性的分析问题,由整数规划解决:
基于规则的技术包括推理引擎,记分卡,决策树用于规范分析,以做出决策,如当传感器读数超过阈值时选择关闭设备进行维护,或在其得分足够高时接受金融交易。
说明性分析还包括对不确定性的考虑,以便在一系列结果中做出稳健的决策。蒙特卡罗模拟通常用于此分析。
说明性分析以数据开始,以决策结束。MATLAB®它的工具箱支持从数据获取、清理和探索、预测和规定建模到企业系统部署之间的所有步骤。
要学得多,看得多数据科学概述,优化工具箱™,全局优化工具箱,统计和机器学习工具箱™.
参见:预测分析,数据科学,预见性维护,线性规划,整数规划,二次规划,非线性规划,遗传算法,多目标优化,控制系统,信用评分
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