规范性分析是数据分析的一个分支，使用预测模型建议采取的操作以达到最佳效果。预测负荷在电网在接下来的24小时的一个例子预测分析，而决定如何操作发电厂在此基础上预测代表规范性分析。

规范性分析依赖于决策基于规则的优化和技术。

优化技巧如线性规划，整数规划和非线性规划在规定的分析中发挥重要作用，因为它们使一组以最佳的方式来作出的决定。这些技术被应用到一个模型，其表示要被作出的决定，在决定的限制，和物镜，用于比较的决定。

规则为基础的技术包含推理引擎，记分卡和决策树在规定的分析来做出决定，如选择关闭设备进行维护时，传感器读数超过阈值，或接受金融交易时，其得分足够高。

规范性分析还包括考虑的不确定性，这样的决定对一系列的成果强劲。蒙特卡罗模拟通常用于这一分析。

规范性分析始于数据，并结束与决策。MATLAB^®其工具箱使之间的所有步骤，从数据采集，清洗和探索，预测和规范模型在企业系统部署。

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