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Assim como um médico diagnostica um paciente, um analista realiza uma análise diagnóstica para encontrar a causa de uma tendência, padrão ou qualquer condição que afete uma determinada situação. Mas é claro que, ao contrário das técnicas do médico, requer técnicas como mineração de dados e análise de correlação para fazer um diagnóstico. E as organizações e empresas podem agir de forma mais robusta com os dados gerados pelo uso dessas técnicas.
No entanto, é necessário estabelecer um limite para o que a análise diagnóstica faz. Pode ser considerada como uma interseção entre análise descritiva e preditiva. Ela fornece uma descrição mais detalhada da situação do que a análise descritiva, mas não vai tão longe a ponto de especular sobre essas descrições, como a análise preditiva.
Neste artigo, são compartilhadas informações sobre o que é análise diagnóstica, quando e como usá-la, acompanhadas de exemplos.
A análise diagnóstica é um tipo de análise de dados usada por empresas e organizações para responder à pergunta de por que uma situação ocorreu.
A pergunta -Por que- aqui é importante porque, enquanto a análise descritiva investiga o -O que aconteceu-, a análise diagnóstica examina os fatores que causaram a situação.
Saber quando usar a análise diagnóstica em análise de dados é essencial para obter resultados eficazes. As empresas visam tomar medidas mais consistentes ao realizar análises de dados, especialmente em momentos de virada e antes de uma atividade importante. Isso permite que informações valiosas sejam trazidas à tona ao serem usadas para examinar as profundezas de cenários da vida real. Para entender melhor quando usar a análise diagnóstica, alguns cenários específicos de análise diagnóstica estão listados abaixo:
Melhores momentos para usar análise de diagnóstico
Usar análise de diagnóstico em pesquisas é uma parte integral de todos os negócios e organizações. É um meio entre análise descritiva e análise preditiva e prescritiva. Saber essa posição da análise de diagnóstico ajudará você a determinar a direção de sua análise e encontrar uma solução para o seu problema com mais facilidade. Geralmente, a análise de diagnóstico tem vantagens como:
Prós de usar análise de diagnóstico
✅Ajuda os pesquisadores a identificar padrões. Esses padrões são usados como pistas para chegar à raiz dos problemas e ajudar a revelar o quadro geral.
✅Aprimora o processo de tomada de decisão. As empresas podem usar a análise como base para estrategizar seus próximos passos.
✅É usado para entender dados históricos de forma eficaz. Modelos estatísticos podem mostrar muitos pontos de dados que você pode ter perdido em um determinado momento em sua pesquisa ou hipótese.
✅É uma base para uma ampla gama de análises. Se você quer avançar na análise diagnóstica, você chegará à análise preditiva. Se você quer avançar na análise preditiva, você chegará à análise prescritiva.
Qual método você escolhe para o propósito da sua análise de dados é importante. Você sempre pode recorrer a diferentes métodos, criar um novo método ou usar vários métodos juntos. No entanto, as técnicas de análise diagnóstica que se destacam pela sua eficácia serão mencionadas agora:
Métodos de análise diagnóstica
De uma forma muito simples, tenta descobrir por que uma situação aconteceu, por que outra situação seguiu essa situação e por que continuou assim. Esse tipo de método de análise é chamado de Cinco Porquês e é considerado um método sólido para chegar às causas dos porquês.
Tem como objetivo revelar as causas iniciais dos eventos examinando a relação entre duas ou mais variáveis. Quando o equilíbrio de poder entre essas variáveis é medido, o resultado pode explicar matematicamente algumas realidades.
Pode ser usado para encontrar a fonte do problema como resultado da relação entre a variável independente e a variável dependente.
É um método muito simples criado ao escrever as razões em diferentes categorias entre as espinhas de peixe em um diagrama de espinha de peixe. É especialmente usado no design de produtos, produção e marketing.
É um método de análise que lista muitos problemas relacionados a uma situação e prevê qual deles deve ser resolvido primeiro. De acordo com a análise de Pareto, 80 por cento dos efeitos ou problemas surgem de 20 por cento das causas. Portanto, a primeira prioridade é descobrir qual ação causa o maior impacto.
No mundo moderno, a análise com a ajuda de inteligência artificial e programas está cada vez mais avançada. Esses programas são o centro das atenções das empresas em muitos aspectos. Por exemplo, eles aceleram o processo de análise, processam dados densos, revelam detalhes e afetam diretamente seu processo de tomada de decisão. Se você está se perguntando quais são esses programas, aqui estão cinco ferramentas de análise de diagnóstico amplamente utilizadas:
A análise de diagnóstico está sempre pronta para ajudá-lo a esclarecer os dados obscuros do passado. Sempre pode haver outra razão afetando uma causa, e pode não ser possível revelá-la sem uma análise detalhada. Portanto, para entender as razões, você pode criar modelos que possam ser usados para produzir soluções com a ajuda de inteligência artificial.
Três exemplos de análise de diagnóstico serão compartilhados com você para ajudá-lo a se familiarizar com o conceito:
É conhecido por todos que as vendas de um negócio nem sempre seguem a mesma ordem. Suas vendas podem mudar devido a fatores sazonais, empresas concorrentes, surgimento de novas tecnologias e razões semelhantes. Se essas mudanças forem visíveis, então uma análise quantitativa como a análise conjunta pode ajudá-lo a fornecer melhores serviços aos seus clientes.
No entanto, às vezes essas razões podem não ser tão discretas ou visíveis, ou mesmo que sejam visíveis, também é importante saber qual delas tem o maior impacto. Portanto, você só pode alcançar isso chegando à raiz das causas usando a análise diagnóstica.
A perda de clientes é um dos problemas inevitáveis para todos os negócios. Enquanto as empresas que conseguem lidar com isso não perdem nada, as empresas que não conseguem fazer isso sofrerão grandes golpes. É por isso que a análise diagnóstica é de vital importância. Claro que não é o único tipo de análise que pode ajudá-lo. Você pode utilizar a análise situacional para examinar fatores externos e internos da sua empresa.
Por outro lado, a análise diagnóstica permite que você analise separadamente os padrões de uso de produtos, métodos de pagamento, reclamações e satisfação de seus clientes com técnicas de modelagem. Assim, você pode determinar qual problema precisa se concentrar; por exemplo, você pode precisar de um representante de atendimento ao cliente melhor.
As empresas às vezes enfrentam um padrão de grande rotatividade de funcionários. É essencial que você faça um diagnóstico correto para intervir nesse problema corretamente. Você pode criar um modelo de análise diagnóstica e revelar problemas com os dados que obtém como resultado de pesquisas de satisfação no trabalho com seus funcionários. Ou você pode usar um método de análise qualitativa como a análise narrativa para melhorar a identidade de sua empresa.
Voltando à análise diagnóstica: Por exemplo, se os funcionários reclamam mais sobre o salário da sua empresa, a análise diagnóstica mostrará que você deve prestar atenção a esse problema.
No cenário em constante mudança do mundo dos negócios, a análise diagnóstica pode ser vista como uma bússola. Ela fornece às empresas as ferramentas necessárias para encontrar um caminho através do vasto oceano de dados. É predominantemente usada para entender eventos e causas, utilizando ferramentas poderosas de análise.
Este artigo compartilha exemplos e métodos de análise reais com você para ajudá-lo a se tornar melhor em análise de negócios. Depois de ler este artigo, você será capaz de usar a análise diagnóstica de forma eficaz para o seu desenvolvimento.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.