Andmeanalüüsi tehnikad võimaldavad teadlastel kogutud andmeid üle vaadata ja teha teabe põhjal järeldusi või otsuseid. Enamik tehnikaid keskendub kvantitatiivsete meetodite rakendamisele andmete ülevaatamiseks. Mõned populaarsemad kvantitatiivse andmeanalüüsi meetodid hõlmavad kirjeldavat statistikat, uurimuslikku andmete analüüsi ja kinnitavat andmete analüüsi. Viimased kaks hõlmavad etteantud hüpoteesi toetamise või mittetoetamise kasutamist. Rühmadesse, kes võivad neid tehnikaid kasutada, kuuluvad üksikteadlased, üliõpilased, ettevõtted, valitsusasutused ja aktuaarid ning muud teavet ja andmeid vajavad osapooled.
Kvantitatiivne andmete analüüs püüab eemaldada kogutud andmetest uurija eelarvamusi. Statistika, tõenäosuste või muude matemaatiliste tehnikate ulatuslik kasutamine võimaldab inimestel kasutada andmete tõlgendamiseks standardmeetodeid. Kui teadlased püüavad kasutada kvalitatiivseid andmeanalüüsi meetodeid – sageli lähtudes indiviidi isiklikust taustast, eelistustest või alusuuringutest ja arutluspõhimõtetest –, võidakse kogutud andmeid valesti lugeda või valesti tõlgendada. Seetõttu on matemaatilised tehnikad nendele vigadele vähem vastuvõtlikud ja teiste isikute või teadlaste poolt sageli aktsepteeritud.
Kirjeldav statistiline analüüs eraldab või koondab andmed kindlatesse rühmadesse. Demograafia on üldine kirjeldava statistika kogum. Teadlased koguvad teavet elanikkonna vanuse, soo, leibkonna suuruse, sissetulekute, töö tüübi ja muu teabe kohta. Teist tüüpi kirjeldav statistiline analüüs on tagamängija lõpetamise protsent jalgpallimängus mängides. Kui tagamängija sooritab kaheksast söödukatsest kuus, on tal sooritamisprotsent 75 protsenti. Selle tehnika viga on see, et statistika ei suuda anda lisateavet, näiteks iga läbimise pikkust.
Uurimuslikud andmeanalüüsi tehnikad hõlmavad sageli kastdiagrammide, histogrammide, Pareto diagrammide, hajuvusdiagrammide või tüve ja lehtede diagrammi kasutamist. Selle tehnika põhieesmärk on toetada teadlase püstitatud hüpoteesi. Näiteks võib teadlane soovida tõestada hüpoteesi teatud tüüpi autoga, näiteks mahtuniversaaliga, sõitvate omanike vanusevahemiku kohta. Selle hüpoteesi testimiseks ja toetamiseks kogub teadlane teavet ja loob kasti graafiku, et määrata kindlaks omanike arv tema määratud vahemikus. Statistika annab teavet hüpoteesi toetamiseks või mittetoetamiseks ja näitab, kui palju kõrvalekaldeid on kogutud andmetes.
Kinnitavad andmeanalüüsi tehnikad on uurimismeetodite vastandid. Nendes testides püüab teadlane ümber lükata nullhüpoteesi, mis on väide, mida enamik inimesi üldiselt tõeseks tunnistab. Nullhüpoteesi ümberlükkamiseks kogub uurija hüpoteesiga seotud spetsiifilist teavet ning testib keskmist, dispersiooni, p-väärtusi ja usaldusvahemikke. Kinnitava andmeanalüüsiga tõestatud usaldusvahemik annab teavet selle kohta, kui kindel peaks uurija olema nullhüpotees tõene või vale.
SmartAsset.