El análisis de diagnóstico responde a la pregunta: ¿por qué sucedió? Las ventas cayeron el trimestre pasado. ¿Por qué? El tráfico del sitio web se disparó el martes. ¿Qué lo causó? La rotación de clientes aumentó en la región noreste. ¿Qué cambió? El análisis descriptivo muestra el qué. El análisis de diagnóstico profundiza en el por qué. Utiliza análisis detallados, correlaciones y análisis de causa raíz para encontrar explicaciones.

Las técnicas varían. El análisis detallado divide los números agregados en componentes. La caída de ventas se concentró en una línea de productos. La disminución de la línea de productos se concentró en una región. La disminución de la región comenzó después de que un competidor lanzara una promoción. La correlación encuentra relaciones entre variables. La rotación de clientes se correlaciona con el volumen de tickets de soporte. La causalidad requiere más cuidado. Una correlación entre las ventas de helados y las muertes por ahogamiento no significa que el helado cause ahogamiento. Ambos están impulsados ​​por el clima cálido. El análisis de diagnóstico requiere conocimiento del dominio para distinguir las causas reales de las espurias. También requiere datos con la granularidad adecuada. Si solo tiene totales mensuales, no puede analizar patrones diarios. Si solo tiene datos regionales, no puede analizar por tienda. Las preguntas que puede responder dependen de los datos que recopiló. El análisis de diagnóstico a menudo revela que necesita datos diferentes a los que tiene.

Técnicas de diagnóstico

• Desglosar: dividir los agregados en componentes.
• Correlación: encontrar relaciones entre variables
• Segmentación: comparar subgrupos
• Análisis de la causa raíz: rastrear los efectos hasta sus causas.
• Detección de anomalías: identificar patrones inusuales

El análisis diagnóstico explica el pasado. La explicación es tan buena como los datos y el conocimiento del dominio que los respalda.