过去，完成情报分析报告主要依靠分析员根据阅读大量数据资料做出的判断，而分析员需要研究的数据既可能是关于洲际弹道导弹的技术数据，也可能是外国政策措施评论。其他研究可能会使用一些基础性的统计分析方法（例如恐怖主义案件的数量和破坏严重程度）或少量使用贝叶斯分析法（Bayesian Analysis，用新增证据或资料来修订分析过程中的假设前提）来分析数据。

当今的情报分析成品运用了大量新型分析技术，尤其是在分析恐怖主义集团活动和组织结构方面。这些技术包括数据抓取（首先发现最具价值的数据）、关联性分析（在已知问题和未知因素之间建立联系）、时间序列分析（发现时间趋势）、可视化分析法（使用新形式表现复杂数据）以及自动化的数据库集合（减少保存数据的必要）。因此，美国中央情报局在各种类型的分析人员中认可“定向分析员”，即“利用网络化分析技术和专业工具发现和描述对美国主要威胁的分析人员”。

最著名的新技术是数据挖掘技术和社交网络分析技术。数据挖掘技术是利用专门算法，在大数据中发现以前未检测到但有效的模式和关联。最著名的数据挖掘技术是“ABLE DANGER”技术，由美国特种行动司令部在1999年年底研发，用于发现恐怖分子及其从事的恐怖活动。“9·11事件”之后，美国国家安全局也开发了新型数据挖掘技术。社交网络分析也是用于支持反恐的一项技术，采用数学、人类学、心理学和社会学等多领域研究成果，发现社会人际网络联系——也就是说通过一系列的人际关系内容来确定恐怖分子身份。

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