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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.
O que é análise diagnóstica?
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.
Quando usar a análise diagnóstica
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
- Ao avaliar o desempenho do seu negócio: Você pensa ou sabe que há um problema afetando o desempenho do seu negócio. Para isso, você pode realizar uma análise de diagnóstico e chegar à raiz do problema.
- Ao resolver um problema: Seu negócio pode ter encontrado um problema de marketing ou financeiro. Como as causas nem sempre são visíveis, você pode entender as causas com a análise de diagnóstico.
- Ao avaliar o desempenho dos funcionários: É importante para as empresas manterem sempre o desempenho de seus funcionários alto. Para isso, você pode usar a análise de diagnóstico para entender a dinâmica de desempenho de seus funcionários.
- Ao fazer uma análise financeira: Gráficos visuais de análise de diagnóstico podem ajudá-lo a entender os fatores que impulsionam o desempenho econômico de seu negócio.
- Ao implementar a gestão de riscos: A análise de diagnóstico pode ser usada para entender as causas dos riscos e até mesmo para entender essas causas.
Benefícios de 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.
Métodos de análise diagnóstica
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
1. Análise de causa raiz
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.
2. Análise de correlação
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.
3. Análise de regressão
Pode ser usado para encontrar a fonte do problema como resultado da relação entre a variável independente e a variável dependente.
4. Diagrama de espinha de peixe
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.
5. Análise de Pareto
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.
Ferramentas de análise de diagnóstico
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:
- Tableau: O Tableau é uma ferramenta de visualização de dados muito popular e útil. Sua característica mais proeminente é sua interface amigável e várias opções de visualização.
- Microsoft Power BI: O Microsoft Power Business Intelligence fornece visualização de dados e inteligência de negócios, que você pode configurar manualmente.
- SAS visual analytics: O SAS Visual Analytics é outra ferramenta que você pode usar para avaliar possíveis resultados de dados e tomar decisões informadas.
- Google Analytics: O Google Analytics é uma ferramenta usada especificamente para rastrear o tráfego do site. Assim, pode fornecer dados que revelam os padrões de comportamento dos clientes.
- Python: O Python é sempre uma ferramenta eficiente para analistas de dados. Quando combinado com diferentes pacotes, pode oferecer uma experiência especial e única para análise de dados.
Exemplos reais de análise de diagnóstico
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:
1. Análise de desempenho de vendas
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.
2. Compreendendo o padrão de perda de clientes
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.
3. Razões para os funcionários deixarem sua empresa
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.
Conclusão
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.
