एनालिस्ट अक्सर ये काम करते हैं:

• जानकारी या डेटा को अलग-अलग हिस्सों में तोड़कर जानकारी के अंदरूनी सिद्धांतों, कारणों या तथ्यों की पहचान करना।
• यह तय करने के लिए कि घटनाएँ या प्रोसेस कानूनों, नियमों या स्टैंडर्ड का पालन करते हैं या नहीं, ज़रूरी जानकारी और अपने फैसले का इस्तेमाल करना।
• चीज़ों या लोगों की कीमत, अहमियत या क्वालिटी का अंदाज़ा लगाना।
• जानकारी या डेटा को इकट्ठा करना, कोडिंग करना, कैटेगरी में रखना, कैलकुलेट करना, टेबुलेट करना, ऑडिट करना या वेरिफ़ाई करना।

टेक्नीशियन से अक्सर ये काम किए जाते हैं:

• दूसरों को यह बताने के लिए डॉक्यूमेंटेशन, डिटेल्ड इंस्ट्रक्शन, ड्रॉइंग या स्पेसिफिकेशन देना कि डिवाइस, पार्ट्स, इक्विपमेंट या स्ट्रक्चर कैसे बनाए, बनाए, असेंबल, मॉडिफाई, मेंटेन या इस्तेमाल किए जाने हैं।
• कंप्यूटर और कंप्यूटर सिस्टम (हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सहित) का इस्तेमाल प्रोग्राम करने, सॉफ्टवेयर लिखने, फंक्शन सेट अप करने, डेटा एंटर करने या जानकारी प्रोसेस करने के लिए करना।
• उन मशीनों, डिवाइस और इक्विपमेंट की सर्विसिंग, रिपेयर, कैलिब्रेट करना, रेगुलेट करना, फाइन-ट्यूनिंग या टेस्टिंग करना जो मुख्य रूप से इलेक्ट्रिकल या इलेक्ट्रॉनिक (मैकेनिकल नहीं) प्रिंसिपल के आधार पर काम करते हैं।

• रिपोर्ट लिखकर, पेपर पब्लिश करके या प्रोफेशनल कॉन्फ्रेंस में प्रेजेंटेशन देकर रिसर्च को फैलाना।
• बिज़नेस, इंजीनियरिंग, साइंस या दूसरे फील्ड में प्रैक्टिकल प्रॉब्लम के सॉल्यूशन के लिए मैथमेटिकल थ्योरी और टेक्नीक का इस्तेमाल करना।
• साइंस और इंजीनियरिंग के एरिया में होने वाली या बिज़नेस या इंडस्ट्री में एप्लीकेशन से आने वाली प्रॉब्लम को सॉल्व करने के लिए कम्प्यूटेशनल मेथड डेवलप करना।
• प्रोफेशनल जर्नल पढ़कर, दूसरे मैथमैटिशियन से बात करके और प्रोफेशनल कॉन्फ्रेंस में शामिल होकर फील्ड में नॉलेज बनाए रखना।
• डेटा पर कैलकुलेशन करना और न्यूमेरिकल एनालिसिस के मेथड का इस्तेमाल करना।
• एनालिसिस या कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन के लिए इस्तेमाल होने वाली घटनाओं के मैथमेटिकल या स्टैटिस्टिकल मॉडल डेवलप करना।
• अजम्पशन के सेट को असेंबल करना और हर सेटिंग के नतीजों को एक्सप्लोर करना।
• नंबर और सिंबल का इस्तेमाल करके क्वांटिटी, मैग्नीट्यूड और फॉर्म के रिलेशनशिप को एड्रेस करना।