A análise diagnóstica responde à questão: por que razão isso aconteceu? As vendas caíram no último trimestre. Por quê? O tráfego do site aumentou na terça-feira. O que o causou? A taxa de cancelamento de clientes aumentou na região nordeste. O que mudou? A análise descritiva mostra o quê. A análise diagnóstica investiga o porquê. Utiliza o detalhe, as correlações e a análise de causa raiz para encontrar explicações.

As técnicas variam. A análise detalhada decompõe os números agregados em componentes. A queda das vendas concentrou-se numa linha de produtos. O declínio da linha de produtos concentrou-se numa região. O declínio regional começou depois de um concorrente ter lançado uma promoção. A correlação encontra relações entre variáveis. A taxa de cancelamento de encomendas (churn) correlaciona-se com o volume de chamadas de suporte. A causalidade requer mais cuidado. Uma correlação entre as vendas de gelados e as mortes por afogamento não significa que o gelado cause afogamentos. Ambos são influenciados pelo clima quente. A análise diagnóstica requer o conhecimento do domínio para distinguir causas reais de causas espúrias. Também requer dados com a granularidade adequada. Se tiver apenas totais mensais, não poderá analisar os padrões diários. Se tiver apenas dados regionais, não poderá analisar por loja. As perguntas a que pode responder dependem dos dados recolhidos. A análise diagnóstica revela frequentemente que necessita de dados diferentes dos que possui.

Técnicas de diagnóstico

• Análise detalhada — decompor os agregados em componentes
• Correlação — encontrar relações entre variáveis
• Segmentação — comparar subgrupos
• Análise da causa raiz — rastrear os efeitos até às causas.
• Detecção de anomalias — identificar padrões invulgares

A análise diagnóstica explica o passado. A explicação só é tão boa quanto os dados e o conhecimento da área que os suportam.