진단 분석은 '왜 이런 일이 일어났을까?'라는 질문에 답을 제시합니다. 예를 들어, 지난 분기 매출이 감소했다면, 그 이유는 무엇일까요? 화요일에 웹사이트 트래픽이 급증했는데, 그 원인은 무엇일까요? 북동부 지역의 고객 이탈률이 증가했다면, 무엇이 변했을까요? 서술적 분석은 '무엇'을 보여주고, 진단 분석은 '왜'를 파헤칩니다. 진단 분석은 상세 분석, 상관관계 분석, 근본 원인 분석을 통해 원인을 찾아냅니다.

분석 기법은 다양합니다. 드릴다운은 집계된 수치를 구성 요소별로 분해합니다. 예를 들어, 매출 감소가 특정 제품 라인에 집중되었거나, 특정 지역에 집중되었거나, 경쟁업체의 프로모션 이후 해당 지역의 매출 감소가 시작되었다는 것을 파악할 수 있습니다. 상관관계 분석은 변수 간의 관계를 찾아냅니다. 고객 이탈률은 고객 지원 티켓 발생량과 상관관계가 있습니다. 인과관계를 규명하려면 더 신중한 접근이 필요합니다. 아이스크림 판매량과 익사 사고 사망자 수 사이에 상관관계가 있다고 해서 아이스크림이 익사의 원인이라는 의미는 아닙니다. 둘 다 따뜻한 날씨의 영향을 받습니다. 진단 분석은 실제 원인과 허위 원인을 구분하기 위한 전문 지식을 요구합니다. 또한 적절한 세분성의 데이터가 필요합니다. 월별 총계 데이터만으로는 일별 패턴을 분석할 수 없고, 지역별 데이터만으로는 매장별 분석을 할 수 없습니다. 답변할 수 있는 질문은 수집한 데이터에 따라 달라집니다. 진단 분석을 통해 필요한 데이터가 보유 데이터와 다르다는 사실을 종종 발견할 수 있습니다.

진단 기법

• 드릴다운 — 집합체를 구성 요소로 분해
• 상관관계 — 변수들 간의 관계를 찾는 것
• 세분화 — 하위 그룹 비교
• 근본 원인 분석 — 결과의 원인을 추적합니다
• 이상 탐지 — 비정상적인 패턴 식별

진단 분석은 과거를 설명해 줍니다. 하지만 그 설명의 질은 데이터와 그 이면에 있는 전문 지식의 수준에 달려 있습니다.