سلسله‌مراتب داده
سلسله مراتب داده به سازماندهی منظم داده‌ها، معمولاً در قالب سلسله مراتبی اشاره دارد. سازماندهی داده شامل خاصیت‌ها، زمینه (فیلد)ها، سوابق (رکوردها)، پرونده (فایل)ها و غیره می‌باشد. این مفهوم نقطه شروعی است برای فهمیدن آنچه که داده‌ها را تشکیل می‌دهد و اینکه آیا داده‌ها دارای یک ساختار هستند یا خیر. به عنوان مثال، شخصی چگونه اطلاعاتی مانند «کارمند»، «نام»، «بخش»، «مارسی اسمیت»، «بخش فروش» و غیره را درک می‌کند با فرض اینکه همه آنها مرتبط هستند؟ یک راه برای درک آنها این است که این الفاظ را به عنوان اجزای کوچکتر یا بزرگتر در یک سلسله مراتب ببینید. ممکن است بگوییم مارسی اسمیت یکی از کارکنان بخش فروش است یا نمونه ای از یک کارمند در آن بخش. اطلاعاتی که ما می‌خواهیم دربارهٔ همه کارکنان مان، و نه تنها مارسی، ضبط کنیم، نام، شناسه، آدرس و غیره است.
داده‌های گم‌شده
فهمیدن دلیل این‌که چرا داده‌ها گم‌شده‌اند برای مدیریت صحیح سایر داده‌ها مهم است. اگر داده‌ها کاملاً به‌تصادف گم‌شده باشند، نمونهٔ داده‌ها احتمالاً هنوز نماینده‌ای جامعه خواهد بود. اما اگه داده‌ها به شکل سیستماتیک گم‌شده باشند. تحلیل ممکن است اریب باشد. برای مثال، در مطالعهٔ ارتباط بین IQ و درآمد، اگر شرکت‌کنندگان با IQ متوسط به بالا تمایل به پاسخ ندادن به سؤال «درآمد شما چقدر است؟» نداشته باشند، تحلیلی که این مسئله را به‌عنوان یک الگوی گم‌شدن به‌صورت تصادفی (الگوی MAR) در نظر نمی‌گیرد، ممکن است در پیدا کردن همبستگی بین حقوق و IQ شکست بخورد. به‌خاطر این مشکلات، روش‌شناسان به‌طور معمول به محققان توصیه می‌کنند مطالعات را طراحی کنند تا وقوع داده‌های گم‌شده را به حداقل برسانند. مدل‌های گرافیکی می‌توانند با جزییات، سازوکار داده‌های گم‌شده را توصیف کنند. مقدارهای درون مجموعه‌داده‌ها به‌صورت کاملاً تصادفی گم‌شده (MCAR) هستند، اگر رویدادهایی که منجر به گم‌شدن هر نوع مورد-داده‌ای می‌شوند از متغیرهای قابل مشاهده و پارامترهای مورد علاقهٔ غیرقابل مشاهده مستقل باشند و به‌شکل کاملاً تصادفی رخ دهند. هنگامی که داده‌ها MCAR هستند، تحلیل انجام‌شده روی داده‌ها نااریب است، گرچه داده‌ها به ندرت MCAR هستند