데이터 차원이라는 개념이 이 전체 개념을 뒷받침합니다. 차원은 단일 데이터 세트에 할당된 속성(또는 기능)의 수를 나타냅니다. 하지만 차원이 많을수록 해당 데이터 세트에 더 많은 데이터 스토리지 공간이 필요하다는 상충 관계가 존재합니다. 또한 차원이 높을수록 데이터가 희소해지는 경향이 있어 필요한 이상값 분석이 복잡해집니다.

차원 축소는 데이터의 '노이즈'를 제한하고 데이터를 더 잘 시각화할 수 있게 함으로써 이에 대응합니다. 차원 축소의 대표적인 예는 웨이블릿 변환 방법으로, 다양한 해상도 수준에서 객체 사이에 존재하는 상대적 거리를 유지하여 이미지 압축을 지원합니다.

특징 추출은 원본 데이터를 수치화된 특징으로 바꾸고 머신 러닝과 함께 작동하는 데이터의 또 다른 변환 방법입니다. 이는 대규모 데이터 세트의 차원을 줄이는 또 다른 방법인 주성분 분석(PCA)과는 달리 대규모 데이터 세트의 대부분의 데이터를 유지하면서 대규모 변수 세트를 더 작은 세트로 변환합니다.

다른 방법은 더 작고 데이터 집약적인 형식으로 데이터를 표현하는 것입니다. 수치 축소에는 매개변수 방식에 기반한 방법과 비매개변수 방식에 기반한 방법의 두 가지 유형이 있습니다. 회귀와 같은 매개변수 방법은 데이터 자체를 배제하고 모델 매개변수에 집중합니다. 마찬가지로 데이터 내의 하위 공간에 초점을 맞추는 로그-선형 모델을 사용할 수도 있습니다. 반면 히스토그램과 같이 수치 데이터가 분포하는 방식을 보여주는 방법인 비매개변수적 방법은 모델에 전혀 의존하지 않습니다.

데이터 큐브는 데이터를 시각적으로 저장하는 방법입니다. '데이터 큐브'라는 용어는 실제로는 더 작은 정육면체로 구성된 커다란 다차원 큐브를 설명하는 것이기 때문에 그 함축된 의미 때문에 오해의 소지가 있습니다. 각 정육면체는 해당 데이터 큐브 내의 전체 데이터의 일부 측면, 특히 측정값 및 차원과 관련된 데이터 조각을 나타냅니다. 따라서 데이터 큐브 취합은 데이터를 다차원 큐브 시각적 형식으로 통합하는 것으로, 해당 목적을 위해 특별히 구축된 고유한 컨테이너를 제공하여 데이터 크기를 줄입니다.

데이터 정리를 위해 사용되는 또 다른 방법으로는 데이터 이산화가 있습니다. 이 방법은 각각 결정된 데이터 값에 해당하는 정의된 간격 집합을 기반으로 데이터 값의 선형 집합을 생성합니다.

파일 크기를 제한하고 성공적인 데이터 압축을 달성하기 위해 다양한 유형의 인코딩을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 데이터 압축 기술은 무손실 압축 또는 손실 압축을 사용하는 것으로 간주되며, 이 두 가지 유형에 따라 그룹화됩니다. 무손실 압축에서는 인코딩 기술과 알고리즘을 통해 데이터 크기를 줄이며, 필요한 경우 완전한 원본 데이터를 복원할 수 있습니다. 반면 손실 압축은 다른 방법을 사용하여 압축을 수행하며, 처리된 데이터는 보존할 가치가 있지만 무손실 압축과 마찬가지로 정확한 사본이 아닙니다.

일부 데이터는 데이터 분석 및 데이터 축소 프로세스를 거치기 전에 정리, 취급 및 처리해야 합니다. 이러한 과정에는 데이터를 아날로그에서 디지털로 변경하는 작업이 포함될 수 있습니다. 데이터 사전 처리의 또 다른 예는 비닝으로, 다양한 유형의 데이터를 정규화하고 전반적으로 데이터 무결성을 보장하기 위해 중앙값을 활용하는 것입니다.