预测性分析和规范性分析在数据分析中服务于不同的目的，尽管它们经常一起使用。预测性分析侧重于基于历史数据和统计模型预测未来结果。它通过识别模式或趋势来回答“可能会发生什么？”之类的问题。例如，零售公司可以使用预测模型，根据过去的购买行为、季节性趋势和营销活动来估计下个月的销售额。回归分析、时间序列预测或机器学习算法（例如决策树、神经网络）等技术是常用的工具。开发人员通常使用 scikit-learn、TensorFlow 或 PySpark 等库来实现这些模型。
另一方面，规范性分析更进一步，通过推荐具体行动来达到预期结果。它通过将预测与业务规则、约束和优化相结合来回答“我们应该做什么？”。例如，物流公司可以使用规范性分析来确定最佳配送路线，平衡燃油成本、配送截止日期和车辆容量等因素。这通常涉及线性规划、模拟或强化学习等技术。开发人员可以使用 Gurobi、Google 的 OR-Tools 或自定义算法等工具来建模这些场景。与预测性分析不同，规范性系统不仅需要数据输入，还需要明确定义目标和约束（例如，预算限制、法规政策）。
关键区别在于它们的输出。预测性分析生成概率或趋势（例如，“下周服务器停机概率为 70%”），而规范性分析提供可操作的步骤（例如，“在周五之前更换组件 X 以避免停机，成本为 5000 美元”）。对于开发人员来说，这意味着预测模型优先考虑准确性和数据质量，而规范性系统则要求与决策框架和实时数据管道集成。两者都依赖于干净的数据，但规范性分析增加了业务逻辑和优化层，使其实现起来更复杂，但对于运营效率至关重要。