診断分析は、「なぜそれが起こったのか？」という疑問に答えます。前四半期の売上が減少したのはなぜでしょうか？火曜日にウェブサイトのトラフィックが急増したのはなぜでしょうか？北東部地域で顧客離脱率が増加したのはなぜでしょうか？記述分析は「何が起こったか」を示します。診断分析は「なぜ起こったか」を掘り下げます。ドリルダウン、相関関係、根本原因分析を用いて説明を見つけ出します。

手法は様々です。ドリルダウンでは、集計された数値を構成要素に分解します。売上減少は1つの製品ラインに集中していました。製品ラインの減少は1つの地域に集中していました。地域の減少は、競合他社がプロモーションを開始した後に始まりました。相関関係は、変数間の関係を見つけます。顧客離脱はサポートチケットの件数と相関しています。因果関係の特定にはより注意が必要です。アイスクリームの売上と溺死の相関関係は、アイスクリームが溺死の原因であることを意味するものではありません。どちらも暖かい気候によって引き起こされます。診断分析では、真の原因と偽の原因を区別するためにドメイン知識が必要です。また、適切な粒度のデータも必要です。月ごとの合計しかない場合は、日々のパターンをドリルダウンすることはできません。地域ごとのデータしかない場合は、店舗ごとに分析することはできません。回答できる質問は、収集したデータによって異なります。診断分析では、多くの場合、現在持っているデータとは異なるデータが必要であることが明らかになります。

診断技術

• 詳細分析 — 集計データを構成要素に分解する
• 相関関係 ― 変数間の関係性を見つける
• セグメンテーション — サブグループの比較
• 根本原因分析 ― 結果を原因まで遡って追跡する
• 異常検知 ― 異常なパターンを特定する

診断分析は過去を説明する。その説明の精度は、データとその背後にある専門知識の質に左右される。