たとえば、数値が上昇しているか下降しているかは重要な要素ではないことがある。より重要なことは、経済規模（GDP）に対する政府の歳入や歳出の規模、あるいは企業の財務諸表における収益に対する費用の額など、他の数値との相対的な比較かもしれない。このような数値的技法は、正規化または再スケール化と呼ばれる。インフレ調整（実質データと名目データの比較）や、人口増加や人口動態を考慮するかにかかわらず、解析者が採用するこのような手法は数多く存在する。解析者は、本節の冒頭で説明したさまざま定量的メッセージに対処するために、さまざまな手法を適用している。
また、解析者はさまざまな仮定やシナリオの下でデータを解析することもある。たとえば、解析者が財務諸表分析を行う場合、将来のキャッシュフローを推定するために、さまざまな仮定の下で財務諸表を作り直し、それをある金利に基づいて現在価値に割り戻して、企業や株式の評価を下すことがよくある。同様に、CBOは、さまざまな政策オプションが政府の歳入、歳出、赤字に及ぼす影響を分析し、主要な指標について代替的な将来シナリオを作成する。
その他の話題.
スマートビルディング.
建物のエネルギー消費量を予測するために、データ解析の手法が用いることができる。スマートビルディングを実現するために、データ解析プロセスのさまざまな段階が実行される。スマートビルディングでは、暖房、換気、空調、照明、セキュリティなどのビル管理および制御業務が、ビル利用者のニーズを模倣してエネルギーや時間のような資源が最適化することで自動的に行われる。
教育.
教育活動では、ほとんどの教育関係者が学生のデータを分析する目的でにアクセスしている。これらのデータシステムは、教育者によるデータ分析の精度を高めるために、で教育者にデータを提示する（埋込みラベル、補足文書、ヘルプシステム、主要パッケージ/表示、内容決定）。
専門的注記.
この節には、実務家の助けになるようなかなり専門的な説明が含まれているが、ウィキペディアの記事の一般的な範囲を超えている。
初期データ解析.
データの品質.