数据分析的技术实质
在人类心理学研究领域也分成两个派别：传统的心理学和行为心理学。
传统的心理学者本质上同市场数据分析派十分相似。传统心理学（弗洛伊德型）的治疗的核心在于对"内在原因"的依赖，因此同投机上的数据分析方法有雷同之处。市场上涨是因为供给较小而需求较大、产量减小、天气转坏。价格下跌是因为产量增加、出口需求减缓、公司收益不佳、销售不旺等等。患者表现焦躁是因为早期孩童时代的精神创伤；他害怕强壮的胳膊，因为他害怕自己的父亲；他害怕父亲是因为他看到过母亲半裸的身体，因而怀有负疚感，害怕父亲的惩罚。可以看出，揭示人类的弗洛伊德方法和揭示金融市场的数据分析方法都以内在成因--基本因素为基础。从这一点看，它们很相似。通过寻找决定价格运动的原因和市场波动的内在原因，数据分析派同传统的心理学者的大方向是一致的。
行为心理学的行为导向同技术分析的市场导向相似。真正的技术分析派寻找市场方向的线索和表征，他根据他的信号的意义来行动，完全不关心内在成因。行为学者实际上是在技术层面上进行工作。他感兴趣于度量和探索特定倾向、频度计数与操作技术的应用。这同市场技术派使用的探寻特定趋势和度量方法十分相似。尽管他们无法控制或改变市场行为，但是他们在寻找公开的表征而不是内在的原因。
在其他科学领域也大多存在类似的方法派别。
不难发现，基本和技术的区别是从很浅层的意义上进行的，仅仅具有微弱的信息分层、分类意义。例如，当科技进步、研究者的视野扩大、观察精度提高时，传统心理学的"基本因素"相对于生命科学的染色体/基因或新物理学的混沌学来说，又变成了"技术面"的东西；当着眼于研究更深层经济规律或人类社会運行机制时，经济基本因素也变成了技术性的内容。同样，当视野缩小、精度降低时，行为心理学或技术交易方法的内容也会上升成基本因素。可见，基本和技术的划分取决于对观察对象的范围和层次的预定义，或者说取决于观察者的视线方向、视野范围和观察精度，"基本"和"技术"并不是绝对的东西。
人们一般会在头脑中对技术形成这样的印象：（1）使用简单的机械或数学方法研究间接信息，（2）从形式和现象上把握规律和原理，（3）没有使人安心（让左脑感觉安全）的解释。这些印象刚好和人脑高效能的工作机理相一致。"不能让人安心"是技术方法的最大缺点，但是这好象并不可怕。因为交易行为的目的在于成功，而不是得到安心。统计上，经常是令人不安的交易带来最多的赢利。交易者可以感觉很"安心"，但是交易的结果却可能很悲惨。
从研究方法上看，数据分析也象技术分析和其他科学研究一样使用技术性的研究方法，如假说验证和概率统计等方法。实际上，人类科学研究的方法基础和研究者本身都是技术性的。
