Diagnostische Analyse: Definition, Tools & Beispiele

Genau wie ein Arzt einen Patienten diagnostiziert, führt ein Analyst eine diagnostische Analyse durch, um die Ursache für einen Trend, ein Muster oder einen Zustand zu finden, der eine bestimmte Situation beeinflusst. Aber natürlich erfordert es im Gegensatz zu den Techniken eines Arztes Techniken wie Data Mining und Korrelationsanalyse, um eine Diagnose zu stellen. Und Organisationen und Unternehmen können mit den durch diese Techniken generierten Daten robuster handeln.

Es ist jedoch notwendig, eine Grenze zu ziehen, was die Diagnoseanalyse leistet. Sie kann als Schnittstelle zwischen deskriptiver und prädiktiver Analyse betrachtet werden. Sie gibt eine detailliertere Beschreibung der Situation als die deskriptive Analyse, geht aber nicht so weit, diese Beschreibungen zu spekulieren, wie es die prädiktive Analyse tut.

In diesem Artikel wird Ihnen Informationen darüber mitgeteilt, was eine Diagnoseanalyse ist, wann und wie sie verwendet wird, begleitet von Beispielen.

Was ist eine Diagnoseanalyse?

Eine Diagnoseanalyse ist eine Art von Datenanalyse, die von Unternehmen und Organisationen verwendet wird, um die Frage zu beantworten, warum eine Situation aufgetreten ist.

Die -Warum- Frage ist hier wichtig, denn während die deskriptive Analyse untersucht, -Was passiert ist-, untersucht die Diagnoseanalyse die Faktoren, die die Situation verursacht haben.

Wann man eine Diagnoseanalyse verwendet

Zu wissen, wann man eine Diagnoseanalyse in der Datenanalyse verwendet, ist für effektive Ergebnisse entscheidend. Unternehmen zielen darauf ab, durch Durchführung von Datenanalysen, insbesondere an Wendepunkten und vor wichtigen Aktivitäten, konsistenter vorzugehen. Es ermöglicht wertvolle Informationen ans Licht zu bringen, indem es verwendet wird, um die Tiefen von realen Szenarien zu untersuchen. Um besser zu verstehen, wann man eine Diagnoseanalyse verwendet, sind einige spezifische Szenarien der Diagnoseanalyse unten aufgeführt:

Die besten Zeiten für die Verwendung von Diagnoseanalysen

Vorteile der Verwendung von Diagnoseanalysen

Die Verwendung von Diagnoseanalysen in der Forschung ist ein integraler Bestandteil jedes Unternehmens und jeder Organisation. Sie ist ein Medium zwischen deskriptiven Analysen und prädiktiven und präskriptiven Analysen. Wenn Sie diese Position der Diagnoseanalyse kennen, können Sie die Richtung Ihrer Analyse bestimmen und leichter eine Lösung für Ihr Problem finden. Im Allgemeinen hat die Diagnoseanalyse Vorteile wie:

Vorteile der Verwendung von Diagnoseanalysen

✅Sie hilft Forschern, Muster zu identifizieren. Diese Muster dienen als Hinweise, um die Ursachen der Probleme zu ermitteln und das große Ganze aufzudecken.

✅Sie verbessert den Entscheidungsprozess. Unternehmen können die Analyse als Basis nutzen, um ihre zukünftigen Schritte zu planen.

✅Sie wird verwendet, um historische Daten effektiv zu verstehen. Statistische Modelle können viele Datenpunkte zeigen, die Sie möglicherweise in Ihrer Forschung oder Hypothese übersehen haben.

✅Es ist eine Basis für eine breite Palette von Analysen. Wenn Sie eine diagnostische Analyse vorantreiben möchten, werden Sie eine prognostische Analyse erreichen. Wenn Sie eine prognostische Analyse vorantreiben möchten, werden Sie eine präskriptive Analyse erreichen.

Methoden der diagnostischen Analyse

Es ist wichtig, welche Methode Sie für den Zweck Ihrer Datenanalyse wählen. Sie können immer auf verschiedene Methoden zurückgreifen, eine neue Methode selbst entwickeln oder viele Methoden zusammen verwenden. Es werden jedoch jetzt diagnostische Analysemethoden erwähnt, die sich durch ihre Effektivität auszeichnen:

Methoden der diagnostischen Analyse

1. Wurzelursachenanalyse

Auf sehr einfache Weise versucht es herauszufinden, warum eine Situation passiert ist, warum eine andere Situation dieser Situation folgte und warum es so weiterging. Diese Art von Analysemethode wird als Fünf Warum bezeichnet und gilt als solide Methode, um die Ursachen von Warum zu erreichen.

2. Korrelationsanalyse

Sie zielt darauf ab, die ursprünglichen Ursachen von Ereignissen zu enthüllen, indem sie die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen untersucht. Wenn das Gleichgewicht der Macht zwischen diesen Variablen gemessen wird, kann das Ergebnis mathematisch einige Realitäten erklären.

3. Regressionsanalyse

Es kann verwendet werden, um die Quelle des Problems als Ergebnis der Beziehung zwischen der unabhängigen Variable und der abhängigen Variable zu finden.

4. Fischgrätendiagramm

Es ist eine sehr einfache Methode, indem man Gründe in verschiedenen Kategorien zwischen den Fischgräten auf einem Fischgrätendiagramm schreibt. Es wird insbesondere in der Produktgestaltung, Produktion und Vermarktung verwendet.

5. Pareto-Analyse

Es ist eine Analysemethode, die viele Probleme in Bezug auf eine Situation auflistet und vorhersagt, welches zuerst gelöst werden sollte. Laut Pareto-Analyse entstehen 80 Prozent der Effekte oder Probleme aus 20 Prozent der Ursachen. Daher ist es wichtig, herauszufinden, welche Maßnahme den größten Einfluss hat.

Diagnose-Tools

In der modernen Welt ist die Analyse mithilfe von künstlicher Intelligenz und Programmen erwachsen geworden. Diese Programme sind in vielerlei Hinsicht der Augapfel der Unternehmen. Zum Beispiel beschleunigen sie den Analyseprozess, verarbeiten dichte Daten, enthüllen Details und beeinflussen direkt Ihren Entscheidungsprozess. Wenn Sie sich fragen, welche Programme dies sind, hier sind fünf weit verbreitete diagnostische Analyse-Tools:

Beispiele für diagnostische Analysen in der Praxis

Diagnostische Analysen sind immer bereit, Ihnen dabei zu helfen, Licht auf die dunklen Daten der Vergangenheit zu werfen. Es kann immer einen anderen Grund geben, der eine Ursache beeinflusst, und es ist möglicherweise nicht möglich, diesen ohne eine detaillierte Analyse aufzudecken. Daher können Sie, um die Gründe zu verstehen, Modelle erstellen, die Sie mithilfe von künstlicher Intelligenz zur Lösungserstellung nutzen können.

Drei Beispiele für diagnostische Analysen werden mit Ihnen geteilt, um Ihnen bei der Eingewöhnung in das Konzept zu helfen:

1. Analyse der Verkaufsleistung

Es ist jedem bekannt, dass der Umsatz eines Unternehmens nicht immer in der gleichen Reihenfolge verläuft. Ihre Verkäufe können sich aufgrund saisonaler Faktoren, konkurrierender Unternehmen, dem Aufkommen neuer Technologien und ähnlicher Gründe ändern. Wenn diese Veränderungen sichtbar sind, kann eine quantitative Analyse wie Konjunkturanalyse Ihnen helfen, bessere Dienstleistungen für Ihre Kunden anzubieten.

Manchmal sind diese Gründe jedoch nicht so diskret oder sichtbar, oder selbst wenn sie sichtbar sind, ist es auch wichtig zu wissen, welcher den größten Einfluss hat. Daher können Sie dies nur erreichen, indem Sie mit diagnostischer Analyse an die Wurzel der Ursachen gelangen.

2. Verständnis des Kundenabwanderungsmusters

Kundenabwanderung ist eines der unvermeidlichen Probleme für jedes Unternehmen. Während Unternehmen, die damit umgehen können, nichts verlieren, werden Unternehmen, die dies nicht können, große Schläge erleiden. Deshalb ist diagnostische Analyse von entscheidender Bedeutung. Natürlich ist es nicht die einzige Analyseart, die Ihnen helfen kann. Sie können Situationsanalyse nutzen, um externe und interne Faktoren Ihres Unternehmens zu untersuchen.

Andererseits ermöglicht Ihnen die diagnostische Analyse, die Nutzungsmuster, Zahlungsmethoden, Beschwerden und Zufriedenheit Ihrer Kunden separat mit Modellierungstechniken zu analysieren. So können Sie bestimmen, auf welches Problem Sie sich konzentrieren müssen; beispielsweise benötigen Sie möglicherweise einen besseren Kundendienstmitarbeiter.

3. Gründe für Mitarbeiter, die Ihr Unternehmen verlassen

Unternehmen stoßen manchmal auf ein Muster massiver Mitarbeiterfluktuation. Es ist für Sie wichtig, eine korrekte Diagnose zu stellen, um dieses Problem richtig anzugehen. Sie können ein diagnostisches Analysemodell erstellen und Probleme mit den Daten aufdecken, die Sie als Ergebnis von Mitarbeiterzufriedenheitsumfragen erhalten. Oder Sie können eine qualitative Analysemethode wie Erzählungsanalyse nutzen, um die Identität Ihres Unternehmens zu verbessern.

Wenn wir zur diagnostischen Analyse zurückkehren: Zum Beispiel, wenn Mitarbeiter am meisten über das Gehalt Ihres Unternehmens klagen, wird die diagnostische Analyse zeigen, dass Sie diesem Thema Aufmerksamkeit schenken sollten.

Schlussfolgerung

In der sich ständig verändernden Landschaft der Geschäftswelt kann die diagnostische Analyse als Kompass betrachtet werden. Sie bietet Unternehmen die notwendigen Werkzeuge, um sich durch den weiten Ozean der Daten zu navigieren. Sie wird hauptsächlich verwendet, um Ereignisse und Ursachen mithilfe leistungsstarker Analysetools zu verstehen. 

Dieser Artikel teilt reale Beispiele und Analysemethoden mit Ihnen, um Ihnen zu helfen, besser in Business Analytics zu werden. Nach dem Lesen dieses Artikels werden Sie nun in der Lage sein, die diagnostische Analyse effektiv für Ihre Entwicklung zu nutzen.