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Al igual que un médico diagnostica a un paciente, un analista realiza un análisis de diagnóstico para encontrar la causa de una tendencia, patrón o cualquier condición que afecte una situación particular. Pero, por supuesto, a diferencia de las técnicas del médico, requiere técnicas como la minería de datos y el análisis de correlación para hacer un diagnóstico. Y las organizaciones y empresas pueden actuar de manera más sólida con los datos generados al utilizar estas técnicas.
Sin embargo, es necesario establecer un límite para lo que hace el análisis de diagnóstico. Se puede considerar como una intersección entre el análisis descriptivo y predictivo. Da una descripción más detallada de la situación que el análisis descriptivo, pero no va tan lejos como para especular sobre estas descripciones, como lo hace el análisis predictivo.
En este artículo, se comparte información sobre qué es el análisis de diagnóstico, cuándo y cómo usarlo, acompañado de ejemplos.
¿Qué es un análisis de diagnóstico?
Un análisis de diagnóstico es un tipo de análisis de datos utilizado por empresas y organizaciones para responder a la pregunta de por qué ocurrió una situación.
La pregunta -¿Por qué?- aquí es importante porque mientras que el análisis descriptivo investiga -¿Qué sucedió?-, el análisis de diagnóstico examina los factores que causaron la situación.
Cuándo usar el análisis de diagnóstico
Saber cuándo usar el análisis de diagnóstico en el análisis de datos es esencial para obtener resultados efectivos. Las empresas buscan tomar medidas más consistentes mediante la realización de análisis de datos, especialmente en momentos críticos y antes de una actividad importante. Esto permite que se revelen información valiosa al ser utilizada para examinar las profundidades de escenarios de la vida real. Para comprender mejor cuándo usar el análisis de diagnóstico, se enumeran a continuación algunos escenarios específicos de análisis de diagnóstico:
Mejores momentos para utilizar el análisis de diagnóstico
- Cuando evalúas el rendimiento de tu negocio: Piensas o sabes que hay un problema que afecta el rendimiento de tu negocio. Para esto, puedes realizar un análisis de diagnóstico y llegar a la raíz del problema.
- Cuando resuelves un problema: Tu negocio puede haber encontrado un problema de marketing o financiero. Dado que las causas no siempre son visibles, puedes comprender las causas con el análisis de diagnóstico.
- Cuando evalúas el rendimiento de los empleados: Es importante que las empresas mantengan siempre alto el rendimiento de sus empleados. Para ello, puedes utilizar el análisis de diagnóstico para comprender la dinámica de rendimiento de tus empleados.
- Cuando realizas un análisis financiero: Los gráficos visuales del análisis de diagnóstico pueden ayudarte a comprender los factores que impulsan el rendimiento económico de tu negocio.
- Cuando implementas la gestión de riesgos: El análisis de diagnóstico se puede utilizar para comprender las causas de los riesgos e incluso para comprender estas causas.
Beneficios de utilizar el análisis de diagnóstico
Utilizar el análisis de diagnóstico en la investigación es una parte integral de cada negocio y organización. Es un medio entre el análisis descriptivo y el análisis predictivo y prescriptivo. Conocer esta posición del análisis de diagnóstico te ayudará a determinar la dirección de tu análisis y encontrar una solución a tu problema con más facilidad. En general, el análisis de diagnóstico tiene ventajas como:
Pros de utilizar el análisis de diagnóstico
✅Ayuda a los investigadores a identificar patrones. Estos patrones se utilizan como pistas para llegar a la raíz de los problemas y ayudar a revelar el panorama general.
✅Mejora el proceso de toma de decisiones. Las empresas pueden utilizar el análisis como base para planificar sus próximos pasos.
✅Se utiliza para comprender datos históricos de manera efectiva. Los modelos estadísticos pueden mostrar muchos puntos de datos que podrías haber pasado por alto en un momento dado en tu investigación o hipótesis.
✅Es una base para una amplia gama de análisis. Si desea avanzar en el análisis diagnóstico, llegará al análisis predictivo. Si desea avanzar en el análisis predictivo, llegará al análisis prescriptivo.
Métodos de análisis diagnóstico
Es importante elegir el método adecuado para el propósito de su análisis de datos. Siempre puede recurrir a diferentes métodos, inventar un nuevo método o utilizar varios métodos juntos. Sin embargo, se mencionarán ahora las técnicas de análisis diagnóstico que se destacan por su eficacia:
Métodos de análisis diagnóstico
1. Análisis de causa raíz
De una manera muy simple, intenta descubrir por qué sucedió una situación, por qué otra situación siguió a esa situación y por qué continuó así. Este tipo de método de análisis se llama Cinco Porqués y se considera un método sólido para llegar a las causas de los porqués.
2. Análisis de correlación
Su objetivo es revelar las causas iniciales de los eventos examinando la relación entre dos o más variables. Cuando se mide el equilibrio de poder entre estas variables, el resultado puede explicar matemáticamente algunas realidades.
3. Análisis de regresión
Puede utilizarse para encontrar la fuente del problema como resultado de la relación entre la variable independiente y la variable dependiente.
4. Diagrama de espina de pescado
Es un método muy simple creado escribiendo las razones en diferentes categorías entre las espinas de pescado en un diagrama de espina de pescado. Se utiliza especialmente en el diseño de productos, la producción y el marketing.
5. Análisis de Pareto
Es un método de análisis que enumera muchos problemas con respecto a una situación y predice cuál debe resolverse primero. Según el análisis de Pareto, el 80 por ciento de los efectos o problemas surgen de el 20 por ciento de las causas. Por lo tanto, la primera prioridad es descubrir qué acción causa el mayor impacto.
Herramientas de análisis de diagnóstico
En el mundo moderno, el análisis con la ayuda de la inteligencia artificial y los programas ha alcanzado su madurez. Estos programas son la manzana de los ojos de las empresas en muchos aspectos. Por ejemplo, aceleran el proceso de análisis, procesan datos densos, revelan detalles y afectan directamente tu proceso de toma de decisiones. Si te preguntas qué son estos programas, aquí hay cinco herramientas de análisis de diagnóstico ampliamente utilizadas:
- Tableau: Tableau es una herramienta de visualización de datos muy popular y útil. Su característica más destacada es su interfaz fácil de usar y varias opciones de visualización.
- Microsoft Power BI: Microsoft Power Business Intelligence proporciona visualización de datos e inteligencia empresarial, que puedes configurar manualmente.
- SAS visual analytics: SAS Visual Analytics es otra herramienta que puedes utilizar para evaluar posibles resultados de datos y tomar decisiones informadas.
- Google Analytics: Google Analytics es una herramienta utilizada específicamente para rastrear el tráfico del sitio web. Por lo tanto, puede proporcionar datos que revelen los patrones de comportamiento de los clientes.
- Python: Python siempre es una herramienta eficiente para los analistas de datos. Cuando se combina con diferentes paquetes, puede ofrecer una experiencia especial y única para el análisis de datos.
Ejemplos de análisis de diagnóstico en la vida real
El análisis de diagnóstico siempre está listo para ayudarte a arrojar luz sobre los datos oscuros del pasado. Siempre puede haber otra razón que afecte una causa, y puede que no sea posible revelarla sin un análisis detallado. Por lo tanto, para comprender las razones, puedes crear modelos que puedas utilizar para producir soluciones con la ayuda de la inteligencia artificial.
Se compartirán tres ejemplos de análisis de diagnóstico para ayudarte a acostumbrarte al concepto:
1. Análisis del rendimiento de ventas
Es sabido por todos que las ventas de un negocio no siempre siguen el mismo orden. Sus ventas pueden cambiar debido a factores estacionales, empresas competidoras, la aparición de nuevas tecnologías y razones similares. Si estos cambios son visibles, entonces un análisis cuantitativo como el análisis conjunto puede ayudarle a brindar mejores servicios a sus clientes.
Sin embargo, a veces estas razones pueden no ser tan discretas o visibles, o incluso si son visibles, también es importante saber cuál tiene el mayor impacto. Por lo tanto, solo puede lograr esto llegando a la raíz de las causas mediante el uso de un análisis diagnóstico.
2. Comprender el patrón de abandono de clientes
La pérdida de clientes es uno de los problemas inevitables para cada negocio. Mientras que las empresas que logran lidiar con esto no pierden nada, las empresas que no pueden hacerlo sufrirán grandes golpes. Es por eso que el análisis diagnóstico es de vital importancia. Por supuesto, no es el único tipo de análisis que puede ayudarlo. Puede utilizar el análisis situacional para examinar los factores externos e internos de su empresa.
Por otro lado, el análisis diagnóstico le permite analizar por separado los patrones de uso de productos, métodos de pago, quejas y satisfacción de sus clientes con técnicas de modelado. De esta manera, puede determinar en qué problema debe enfocarse; por ejemplo, puede necesitar un mejor representante de atención al cliente.
3. Razones por las que los empleados abandonan su empresa
Las empresas a veces se enfrentan a un patrón de alta rotación de empleados. Es esencial que haga un diagnóstico correcto para intervenir en este problema de manera adecuada. Puede crear un modelo de análisis diagnóstico y revelar problemas con los datos que obtenga como resultado de encuestas de satisfacción laboral con sus empleados. O puede utilizar un método de análisis cualitativo como el análisis narrativo para mejorar la identidad de su empresa.
Volviendo al análisis diagnóstico: Por ejemplo, si los empleados se quejan principalmente del salario de su empresa, el análisis diagnóstico mostrará que debe prestar atención a este problema.
Conclusión
En el cambiante panorama del mundo de los negocios, el análisis diagnóstico puede ser visto como una brújula. Proporciona a las empresas las herramientas necesarias para encontrar un camino a través del vasto océano de datos. Se utiliza predominantemente para comprender eventos y causas mediante la utilización de poderosas herramientas de análisis.
Este artículo comparte ejemplos y métodos de análisis en la vida real para ayudarlo a mejorar en el análisis de negocios. Después de leer este artículo, ahora podrá utilizar el análisis diagnóstico de manera efectiva para su desarrollo.
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