Для выявления скрытых причин проблемы в анализе данных можно использовать следующие методы:

• Описательная статистика. 4 Помогает получить общее представление о данных и выявить основные закономерности. 4 Включает такие показатели, как среднее, медиана, стандартное отклонение, минимум и максимум. 4
• Визуализация данных. 4 Представление данных в графическом виде. 4 Это помогает наглядно увидеть закономерности и тенденции, которые могут быть неочевидными при анализе числовых данных. 4
• Корреляционный анализ. 4 Позволяет определить связь между двумя или более переменными. 4 Если корреляция между переменными высокая, это может указывать на наличие взаимосвязи, которую стоит учесть при принятии решений. 4
• Регрессионный анализ. 4 Метод прогнозирования значений одной переменной на основе значения другой переменной. 4 Позволяет определить влияние различных факторов на целевую переменную и спрогнозировать её изменения при изменении этих факторов. 4
• Метод причинно-следственного анализа. 2 Помогает установить, какие факторы или условия являются причинами определённых результатов или проблем, а также определить возможные пути воздействия на эти факторы для достижения желаемых результатов. 2
• Анализ корневых причин (RCA). 35 Помогает найти источник проблемы. 5 При проведении этого анализа изучаются факты о последствиях, связанных с проблемой, скрытые обстоятельства и действия, приводящие к возникновению проблем. 5