数据维数的概念是整个概念的基础。维数是指分配给单个数据集的属性（或功能）的数量。不过，这里需要权衡 – 维数越大，该数据集所需的数据存储空间就越大。此外，维数越高，数据就越容易变得稀疏，以至于必要的异常值分析变得复杂。

降维可以限制数据中的“噪音”，使数据更加可视化。小波变换方法就是降维技术的一个典型示例，它通过保持不同分辨率下物体之间的相对距离来帮助压缩图像。

功能提取是数据的另一种潜在转换 – 将原始数据转换为数字功能并与机器学习协同工作。它不同于主成分分析 (PCA)，后者是另一种降低大型数据集维数的方法，将一组相当大的变量转换为一组较小的变量，同时保留较大数据集中的大部分数据。

另一种方法是选择更小、数据密集度更低的格式来表示数据。数值规约有两种类型 – 基于参数方法和基于非参数方法。参数方法（如回归法）侧重于模型参数，而忽略了数据本身。同样，也可以采用对数线性模型，重点侧重数据中的子空间。而非参数方法（如直方图，可显示数值数据的分布方式）则完全不依赖模型。

数据立方体是一种存储数据的可视化方式。实际上，“数据立方体”这个词几乎具有误导性，因为它隐含的单一性实际上是在描述一个由更小的、有组织的立方体组成的大型多维立方体。每个立方体都代表了该数据立方体中全部数据的某些层面，特别是有关测量和维度的数据块。因此，数据立方体聚合是将数据合并为多维立方体的可视格式，通过为此目的专门构建的唯一容器来缩减数据大小。

另一种用于数据规约的方法是数据离散化，即围绕一组确定的区间创建一组线性数据值，每个区间对应一个确定的数据值。

为了限制文件大小并成功实现数据压缩，可以使用各种类型的编码。一般来说，数据压缩技术可视为使用无损压缩或有损压缩，并根据这两种类型进行分组。在无损压缩中，通过编码技术和算法缩减数据大小，并在需要时恢复完整的原始数据。而有损压缩则使用其他方法进行压缩，虽然处理后的数据可能值得保留，但并不像无损压缩那样是一个精确的副本。

进行数据分析和数据规约之前，需要对一些数据进行清理、处理和加工。这种转换有一部分可能会涉及将数据从模拟性质转变为数字性质。分箱是数据预处理的另一个例子，利用中值对各类数据进行归一化处理，确保数据的全面完整性。