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L'analisi SWOT (conosciuta anche come matrice SWOT) è uno strumento di pianificazione strategica usato per valutare i punti di forza (Strengths), le debolezze (Weaknesses), le opportunità (Opportunities) e le minacce (Threats) di un progetto o in un'impresa o in ogni altra situazione in cui un'organizzazione o un individuo debba svolgere una decisione per il raggiungimento di un obiettivo. L'analisi può riguardare l'ambiente interno (analizzando punti di forza e di debolezza) o esterno di un'organizzazione (analizzando minacce ed opportunità). Tale tecnica è attribuita a Albert Humphrey, che guidò un progetto di ricerca all'Università di Stanford fra gli anni '60 e '70 utilizzando i dati forniti dalla Fortune 500.

La classe dei composti organici volatili, (COV) o VOC (dall'inglese Volatile Organic Compounds), comprende diversi composti chimici le cui molecole contengono gruppi funzionali diversi: tali composti nel loro insieme hanno comportamenti fisici e chimici differenti, ma sono accomunati dal fatto che presentano un'elevata volatilità, caratteristica, ad esempio, dei comuni solventi organici aprotici apolari, come i diluenti per vernici e benzine. Tali composti comprendono gli idrocarburi liquidi in condizioni normali (contenenti, come elementi unici, carbonio e idrogeno, e che si dividono in alifatici e aromatici) e i composti contenenti ossigeno, cloro o altri elementi oltre al carbonio e l'idrogeno (detti "eteroatomi", come le aldeidi, gli eteri, gli alcooli, gli esteri, i clorofluorocarburi (CFC) e gli idroclorofluorocarburi (HCFC). La legislazione italiana definisce "composti organici volatili" quei composti organici che, alla temperatura di 293,15 K (20 °C), abbiano una pressione di vapore di 0,01 kPa o superiore.

Il ciclo di vita del software, in informatica, e in particolare nell'ingegneria del software, si riferisce al modo in cui una metodologia di sviluppo scompone l'attività di realizzazione di prodotti software in sottoattività fra loro coordinate, il cui risultato finale è la realizzazione del prodotto stesso e tutta la documentazione ad esso associata: fasi tipiche includono lo studio o analisi, la progettazione, la realizzazione, il collaudo, la messa a punto, l'installazione, la manutenzione e l'estensione, il tutto ad opera di uno o più sviluppatori software. Lo sviluppo software è una cosa assai complessa e vasta in tutte le sue fasi tali da richiedere a volte molti sviluppatori software per il completamento in tempi ragionevoli o prefissati; talvolta un progetto software è portato avanti da una comunità di utenti distribuita in una rete attiva attraverso un gruppo di discussione, come accade ad esempio per diverse distribuzioni Linux; quando poi da un progetto software se ne sviluppa un altro a partire dallo stesso tipo di programma, ma portato avanti da un'altra community, si parla di fork.

La chemiluminescenza, talvolta chiamata chemioluminescenza, è l'emissione di radiazione elettromagnetica, in particolare nel visibile e nel vicino infrarosso, che può accompagnare una reazione chimica.Considerando una reazione tra i reagenti A e B a dare il prodotto P: A + B → P* → P + hνIn pratica la reazione porta al prodotto P in uno stato eccitato ed il decadimento allo stato fondamentale non porta alla formazione di calore, ma di un fotone (hν). È quindi necessario che i meccanismi di decadimento radiativo siano più competitivi rispetto a quelli non radiativi. Non si confonda il concetto di radiante/non radiante con il concetto di radioattivo, cioè di emissione di radiazione ionizzante. Un esempio di reazione che porta a chemiluminescenza è quella del luminolo con il perossido di idrogeno ed un catalizzatore metallico. Quando il fenomeno si verifica in sistemi biologici, per esempio nelle lucciole, si parla di bioluminescenza. In questi casi le reazioni sono catalizzate da enzimi.

L'analisi termica consiste in una serie di tecniche analitiche il cui scopo è quello di studiare la variazione di una data proprietà fisica in funzione della temperatura.Più comunemente si tratta di misure riguardanti la diminuzione di massa in seguito al riscaldamento, differenze di temperatura o di calore osservate, oppure misure relative alla deformazione di un materiale sottoposto a sforzo meccanico.

L'analisi sensoriale è la scienza adottata per valutare gli attributi organolettici di un prodotto mediante i sensi. Gli organi di senso sono: vista, udito, olfatto, gusto, tatto. L’American Society for Testing and Materials e Institute of Food Technologists definisce l'analisi sensoriale come "un metodo scientifico usato per risvegliare, misurare, analizzare e interpretare quelle risposte ai prodotti che sono esito della percezione tramite i sensi della vista, dell'olfatto, del tatto, del gusto e dell'udito". Termine più generico di "organolettico" è "sensoriale" quindi l'analisi sensoriale descrive e misura le caratteristiche sensoriali di un bene. Nell’ambito del controllo e della valorizzazione della qualità degli alimenti, la valutazione sensoriale trova ampio spazio di applicazione soprattutto se si considera la necessità sempre crescente di utilizzare metodi oggettivi accurati e precisi, quindi che forniscano risultati affidabili, esaustivi e ripetibili. Ad ogni modo l'analisi sensoriale trova impiego anche in discipline diverse dalla scienza degli alimenti. L'analisi sensoriale non è degustazione, sebbene utilizzi l'assaggio (ovvero l'applicazione concreta dei 5 sensi per valutare un campione di prodotto da parte di una persona) come mezzo principale dell'investigazione. Infatti, oltre a essere una disciplina scientifica formata da principi, tecniche e metodologie, è pure materia fortemente normata sia a livello internazionale ISO che nazionale (recepimento UNI). Una delle peculiarità dell'analisi sensoriale è il largo uso della statistica. Oltre alla chimica e alla fisica fa ampio ricorso a elementi di psicofisica e scienze neurologiche. L'analisi sensoriale è una materia accademica trattata a livello universitario e post universitario, largamente utilizzata dalle aziende produttrici o dai laboratori. Analisi dei dati: CNR, Compusense moduli nativi, Centro italiano Assaggiatori, SAS_Institute SAS System moduli Stat e Ts, Smartgustent moduli nativi, SPSS moduli Stat, multivariate analista, R (software) pacchetti sensoMiner sensoR

L'analisi matematica è il ramo della matematica che si occupa delle proprietà che emergono dalla scomposizione infinita di un oggetto denso. Si fonda sul calcolo infinitesimale, con il quale, attraverso le nozioni di limite e continuità, studia il comportamento locale di una funzione utilizzando gli strumenti del calcolo differenziale e del calcolo integrale. Introducendo per il calcolo concetti problematici, quali quello di infinito e di limite, si può passare all'indagine che le ha permesso di divenire basilare in diverse discipline scientifiche e tecniche (dalle scienze naturali all'ingegneria, dall'informatica all'economia), dove viene spesso coniugata con l'analisi numerica.

L'analisi della regressione è una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Lo scopo è stimare un'eventuale relazione funzionale esistente tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti. La variabile dipendente nell'equazione di regressione è una funzione delle variabili indipendenti più un termine d'errore. Quest'ultimo è una variabile casuale e rappresenta una variazione non controllabile e imprevedibile nella variabile dipendente. I parametri sono stimati in modo da descrivere al meglio i dati. Il metodo più comunemente utilizzato per ottenere le migliori stime è il metodo dei "minimi quadrati" (OLS), ma sono utilizzati anche altri metodi. Il data modeling può essere usato senza alcuna conoscenza dei processi sottostanti che hanno generato i dati; in questo caso il modello è un modello empirico. Inoltre, nella modellizzazione, non è richiesta la conoscenza della distribuzione di probabilità degli errori. L'analisi della regressione richiede ipotesi riguardanti la distribuzione di probabilità degli errori. Test statistici vengono effettuati sulla base di tali ipotesi. Nell'analisi della regressione il termine "modello" comprende sia la funzione usata per modellare i dati che le assunzioni concernenti la distribuzione di probabilità. L'analisi della regressione può essere usata per effettuare previsioni (ad esempio per prevedere dati futuri di una serie temporale), inferenza statistica, per testare ipotesi o per modellare delle relazioni di dipendenza. Questi usi della regressione dipendono fortemente dal fatto che le assunzioni di partenza siano verificate. L'uso dell'analisi della regressione è stato criticato in diversi casi in cui le ipotesi di partenza non possono essere verificate. Un fattore che contribuisce all'uso improprio della regressione è che richiede più competenze per criticare un modello che per adattarlo.

In ingegneria del software, l'analisi del dominio (domain analysis nella letteratura di lingua inglese) è una delle attività che costituiscono l'analisi e concorrono alla definizione delle specifiche di un sistema o applicazione software o, più spesso, di una intera famiglia di applicazioni.