वे काम की जानकारी देने के लिए न्यूमेरिकल डेटा को इकट्ठा करने, ऑर्गनाइज़ करने, समझने और समराइज़ करने के लिए मैथमेटिकल या स्टैटिस्टिकल थ्योरी और तरीके डेवलप या अप्लाई करते हैं। वे बायो स्टैटिस्टिक्स, एग्रीकल्चरल स्टैटिस्टिक्स, बिज़नेस स्टैटिस्टिक्स, या इकोनॉमिक स्टैटिस्टिक्स जैसे फील्ड में स्पेशलाइज़ करते हैं। इसमें मैथमेटिकल और सर्वे स्टैटिस्टिशियन शामिल हैं।

वे ऐसी जानकारी बनाने और समझने के लिए मैथमेटिकल मॉडलिंग और दूसरे ऑप्टिमाइज़िंग तरीके बनाते और लागू करते हैं जो मैनेजमेंट को फैसले लेने, पॉलिसी बनाने या दूसरे मैनेजर के कामों में मदद करती है। वे फैसले में मदद करने वाले सॉफ्टवेयर, सर्विस या प्रोडक्ट बनाते हैं। वे प्रोग्राम के मूल्यांकन, रिव्यू या उसे लागू करने के लिए सबसे अच्छा समय, लागत या लॉजिस्टिक्स देते हैं।

वे फंडामेंटल मैथेमेटिक्स या साइंस, मैनेजमेंट और दूसरे फील्ड्स में मैथेमेटिकल टेक्नीक्स के एप्लीकेशन में रिसर्च करते हैं। वे मैथेमेटिकल मेथड्स का इस्तेमाल करके अलग-अलग फील्ड्स में प्रॉब्लम्स सॉल्व करते हैं।

वे स्टैटिस्टिकल डेटा, जैसे मृत्यु दर, दुर्घटना, बीमारी, विकलांगता और रिटायरमेंट रेट का एनालिसिस करते हैं और भविष्य के बेनिफिट्स के पेमेंट के लिए रिस्क और लायबिलिटी का अनुमान लगाने के लिए प्रोबेबिलिटी टेबल बनाते हैं। वे भविष्य के बेनिफिट्स का पेमेंट पक्का करने के लिए ज़रूरी इंश्योरेंस रेट और कैश रिज़र्व का पता लगाते हैं।

वे इंटरनेट वाले डिवाइस या इंटरफ़ेस में कंटेंट, प्रोडक्ट या सर्विस के साथ विज़िबिलिटी और एंगेजमेंट बढ़ाने के लिए सर्च मार्केटिंग टैक्टिक्स का इस्तेमाल करते हैं। वे जनरल या स्पेशल सर्च इंजन या दूसरे इंटरनेट बेस्ड कंटेंट पर सर्च क्वेरी बिहेवियर की जांच करते हैं। वे यूज़र के इरादे को समझने और लगातार ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए नतीजों को मापने के लिए रिसर्च, डेटा या टेक्नोलॉजी को एनालाइज़ करते हैं।

वे डेटा रिपॉजिटरी से क्वेरी करके और समय-समय पर रिपोर्ट बनाकर फाइनेंशियल और मार्केट इंटेलिजेंस तैयार करते हैं। वे उपलब्ध जानकारी के सोर्स में डेटा पैटर्न और ट्रेंड की पहचान करने के तरीके बनाते हैं।

वे कॉर्पोरेट डेटा वेयरहाउसिंग एक्टिविटीज़ को डिज़ाइन, मॉडल या लागू करते हैं। वे डेटाबेस जानकारी के वेयरहाउस को प्रोग्राम और कॉन्फ़िगर करते हैं और वेयरहाउस यूज़र्स को सपोर्ट देते हैं।

वे एंटरप्राइज़ डेटाबेस सिस्टम के लिए स्ट्रेटेजी डिज़ाइन करते हैं और ऑपरेशन, प्रोग्रामिंग और सिक्योरिटी के लिए स्टैंडर्ड सेट करते हैं। वे बड़े रिलेशनल डेटाबेस डिज़ाइन और बनाते हैं। वे नए सिस्टम को मौजूदा वेयरहाउस स्ट्रक्चर के साथ इंटीग्रेट करते हैं और सिस्टम परफॉर्मेंस और फंक्शनैलिटी को बेहतर बनाते हैं।

वे साइंटिस्ट, टेक्नोलॉजिस्ट या उनसे जुड़े प्रोफेशनल्स को जियोग्राफिक इन्फॉर्मेशन सिस्टम (gis) डेटाबेस बनाने, मेंटेन करने, बदलने या इस्तेमाल करने में मदद करते हैं। वे कुछ कस्टम एप्लीकेशन डेवलपमेंट भी करते हैं या यूज़र सपोर्ट देते हैं।