Diagnostic Analytics

Diagnostic Analytics setzt ebenso wie Descriptive Analytics auf historische Daten. Die Analyse umfasst dabei Daten und ihre Zusammenhänge und fokussiert sich auf die Frage: Warum ist es passiert? Damit geht Diagnostic Analytics einen Schritt weiter als Descriptive Analytics und sucht nach Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen und Folgen von Ereignissen. Verwendete Techniken sind u.a. visuelle Analysen und Datenanalysen mittels Drill-Down, Data Discovery, Data Mining und Korrelationen. 

Welche Methoden der Datenanalyse-Mindmap können mit Diagnostic Analytics verknüpft werden?

Folgende Methoden können zu Diagnostic Analytics gezählt werden:

  • Regressionsanalyse
  • Zeitreihenanalyse
  • Varianzanalyse
  • Diskriminanzanalyse
  • Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse
  • Faktorenanalyse und Konfirmatorische Faktorenanalyse
  • Clusteranalyse
  • Conjoint-Analyse
  • Korrespondenzanalyse
 
Welche Use Cases können zu Diagnostic Analytics gezählt werden?

Zappe mit den Pfeilen durch die Karten. Durch einen Klick auf die jeweilige Karte gelangst du zum dahinterstehenden Use Case.

Übersicht über eine Auswahl an Use Cases, die zu Diagnostic Analytics gezählt werden können

Alle Use Cases aus dem Bilderkarussell auf einen Blick:

Forderungsmanagement

Publikation: Wie Unternehmen Daten heute schon nutzen und in Zukunft nutzen können. Herausgeber: Fraunhofer IMW, Inhalt: Data Mining und Wertschöpfung

Quellen: gartner.com, industry-analytics.de, sigmacomputing.com, ibm.com, online.hbs.edu,