नैदानिक ​​विश्लेषण इस सवाल का जवाब देता है: ऐसा क्यों हुआ? पिछली तिमाही में बिक्री में गिरावट आई। क्यों? मंगलवार को वेबसाइट पर ट्रैफिक में अचानक वृद्धि हुई। इसका कारण क्या था? उत्तरपूर्वी क्षेत्र में ग्राहकों के कंपनी छोड़ने की दर बढ़ गई। क्या बदलाव आया? वर्णनात्मक विश्लेषण यह बताता है कि क्या हुआ। नैदानिक ​​विश्लेषण इसके पीछे के कारणों की गहराई में जाता है। यह स्पष्टीकरण खोजने के लिए गहन विश्लेषण, सहसंबंध और मूल कारण विश्लेषण का उपयोग करता है।

तकनीकें अलग-अलग होती हैं। ड्रिल-डाउन विश्लेषण कुल संख्याओं को घटकों में विभाजित करता है। बिक्री में गिरावट एक उत्पाद श्रेणी में केंद्रित थी। उत्पाद श्रेणी में गिरावट एक क्षेत्र में केंद्रित थी। क्षेत्र में गिरावट एक प्रतिस्पर्धी द्वारा प्रचार शुरू करने के बाद शुरू हुई। सहसंबंध चरों के बीच संबंध स्थापित करता है। ग्राहक छोड़ने की दर का संबंध सहायता टिकट की संख्या से है। कारण निर्धारण में अधिक सावधानी की आवश्यकता होती है। आइसक्रीम की बिक्री और डूबने से होने वाली मौतों के बीच सहसंबंध का यह अर्थ नहीं है कि आइसक्रीम डूबने का कारण बनती है। दोनों ही गर्म मौसम से प्रभावित होते हैं। नैदानिक ​​विश्लेषण के लिए वास्तविक कारणों को भ्रामक कारणों से अलग करने के लिए विषय ज्ञान की आवश्यकता होती है। इसके लिए सही स्तर का डेटा भी आवश्यक है। यदि आपके पास केवल मासिक कुल योग है, तो आप दैनिक पैटर्न का विश्लेषण नहीं कर सकते। यदि आपके पास केवल क्षेत्रीय डेटा है, तो आप स्टोर के अनुसार विश्लेषण नहीं कर सकते। आप जिन प्रश्नों के उत्तर दे सकते हैं, वे आपके द्वारा एकत्रित डेटा पर निर्भर करते हैं। नैदानिक ​​विश्लेषण अक्सर यह दर्शाता है कि आपको उपलब्ध डेटा से भिन्न डेटा की आवश्यकता है।

नैदानिक ​​तकनीकें

• ड्रिल-डाउन — समुच्चय को घटकों में विभाजित करें
• सहसंबंध — चरों के बीच संबंध ज्ञात करना
• विभाजन — उपसमूहों की तुलना करें
• मूल कारण विश्लेषण — प्रभावों का पता लगाकर उनके कारणों तक पहुँचें
• विसंगति का पता लगाना — असामान्य पैटर्न की पहचान करना

नैदानिक ​​विश्लेषण अतीत की व्याख्या करता है। व्याख्या उतनी ही अच्छी होती है जितना कि उसके पीछे का डेटा और संबंधित क्षेत्र का ज्ञान।