データはさまざまな情報源から収集される。その要求事項は、解析者から(たとえば、組織内の)に伝えられる場合がある。データは、交通監視カメラ、人工衛星、記録装置など、環境内のセンサーから収集されることもある。また、インタビュー、オンライン情報源からのダウンロード、または文書の閲覧を通じて得ることもある。データ処理.データクリーニング.探索的データ解析.モデリングとアルゴリズム.変数間の関係を特定するために、数式またはモデル(アルゴリズムと呼ばれる)をデータに適用する場合がある。たとえば、相関関係や因果関係を使用する。一般論として、モデルは、データセット内に含まれる他の変数に基づいて特定の変数を評価するために開発され、実装されたモデルの精度に応じて多少のが生じる(たとえば、データ=モデル+誤差)。データプロダクト.コミュニケーション.データの解析後は、解析結果の利用者からの要求に応えるために、さまざまな書式で報告されることがある。利用者からフィードバックがなされ、その結果、追加の分析が行われることもある。このように、分析サイクルの大部分は反復的である。解析者は、解析結果を伝えるやり方を決める際、メッセージをより明確かつ効率的に報告先に伝達するために、さまざまなデータ可視化手法の導入を検討することができる。データ可視化は、情報ディスプレイ(表やグラフなどのグラフィクス)を用いて、データに含まれる重要なメッセージを伝達する。表は、特定の数値に着目したり照会できる重要なツールであり、一方、チャート(棒グラフや折れ線グラフなど)は、データに含まれる定量的なメッセージを説明するのに役立つ場合がある。定量的メッセージ.定量データの解析手法.解析者は通常、調査対象となる変数について、平均、中央値、標準偏差などの記述統計量を求める。また、個々の値が平均値の周囲にどのように集まっているかを確認するために、主要変数の分布を分析することもある。