データ解析
さまざまな企業や団体がデータ解析コンテストを開催し、研究者がデータを活用したり、データ解析による特定の課題を解決したりすることを奨励している。よく知られた国際データ解析コンテストの例に次がある。
Kaggleが開催するKaggleコンペティション。
連邦ハイウェイ管理局(FHWA)(英語版)と米国土木学会(ASCE)が開催するLTPPデータ解析コンテスト(英語版)。
分析に悪影響を及ぼしうる認知バイアスにはさまざまなものがある。たとえば、確証バイアスは、自分の先入観を確認する方法で情報を検索したり、解釈したりする傾向である。さらに、自分の見解を支持しない情報を信用しないこともありうる。
解析者は、これらのバイアスを認識し、克服するための特別な訓練を受けることができる。CIAの元アナリストのリチャーズ・ホイヤーは、著書『情報分析の心理学(Psychology of Intelligence Analysis)』の中で、解析者は自らの仮定と推論の連鎖を明確に描写し、結論に関わる不確実性の程度と原因を明記すべきと述べている。彼は、代替案による視点を表面化させ、議論するための手順を強調した。
データプロダクト(data product)は、データの入力から出力を生成し、環境にフィードバックするコンピュータ・アプリケーションである。モデルやアルゴリズムに基づいている場合もある。たとえば、顧客の購入履歴データを分析し、その結果を利用して、顧客に有益さをもたらすような別の購入を勧めるアプリケーションがあげられる。