规范的分析

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采取行动以获得最佳结果。预测负载在未来24小时的电网中是一个例子预测分析,而决定如何操作发电厂根据这一预测表示规范的分析。

说明性分析依赖于优化和基于规则的技术来制定决策。

优化技术如线性规划,整数规划,非线性规划在规定性分析中扮演重要角色，因为它们可以使一组决策以最优的方式做出。这些技术被应用到一个模型中，该模型表示将要做出的决策、决策的约束条件以及比较决策的目标。

基于规则的技术包括推理引擎,记分卡,决策树在说明性分析中用于做出决策，例如当传感器读数超过阈值时选择关闭设备进行维护，或当其得分足够高时接受金融交易。

规定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、预测性和说明性建模到在企业系统中部署的所有步骤。

要了解更多，请参阅数据科学概述,优化工具箱™,全局优化工具箱,统计和机器学习工具箱™。