Erilaisia kvantitatiivisia analyysityökaluja ovat kaaviot, lineaariset regressiot ja hypoteesitestaus. Nämä työkalut tarjoavat analyytikoille tilastollisia menetelmiä tietojen järjestämiseksi ja tutkimiseksi. Nämä työkalut ovat hyödyllisiä analysoitaessa tutkimustuloksia, historiallisia tietoja tai taloudellisia lukuja. Niitä voidaan käyttää myös ennustamiseen tai tietyn tapahtuman todennäköisyyden määrittämiseen. Tällaiset kvantitatiiviset analyysityökalut edellyttävät analyytikolta matemaattisia perustaitoja, ja ne voidaan tehdä useimmissa laskentataulukko -ohjelmistoissa.
Kaaviot ovat tapa visuaalisesti järjestää dataa saadakseen paremman käsityksen siitä, mitä numerot osoittavat, ja havaitsemaan helposti kuviot. Nämä kaaviot kvantitatiivista analyysiä varten ovat palkkien, viivojen ja pisteiden muodossa. Yleisin kvantitatiivisten tietojen kuvaaja on histogrammi. Histogrammi on pylväskaavio, joka rakennetaan järjestämällä tiedot alueille. Sen avulla voidaan esimerkiksi luoda pylväskaavio, joka näyttää eri hintaluokissa olevien tuotteiden kuukausittaisen myynnin määrän. Koska kvantitatiivisia analyysityökaluja ei voida käyttää laadullisiin tietoihin, yritys ei voi käyttää histogrammia tuotteiden luokitteluun ryhmiin nimen, värin tai sijainnin perusteella.
Lineaariset regressiot ovat suosittu kvantitatiivinen analyysityökalu, jota käytetään kahden asiaan liittyvän datasarjan välisen suhteen määrittämiseen. Jos analyytikko katsoo, että tiedoilla on vahva korrelaatio, tiedot voidaan piirtää graafisesti ennusteiden tekemiseksi. Jos esimerkiksi verkkosivuston päivittäisten kävijöiden määrän ja mainostulojen välillä on vahva korrelaatio, analyytikko voi määrittää, kuinka monta kävijää kuukaudessa tarvitaan, jotta Web -sivusto ansaitsee kohdistetun määrän mainostuloja. Kun on tarpeen tehdä ennusteita useiden muuttujien tulosten perusteella, voidaan tehdä moninkertainen regressioanalyysi käyttämällä kehittyneempiä laskelmia.
Yritykset käyttävät hypoteesitestausta määrittäessään tapahtuman todennäköisyyden tietyissä olosuhteissa. Se tehdään yleensä keräämällä asiakastietoja kyselyistä ja käyttämällä sitten hypoteesitestauksen kvantitatiivisia analyysityökaluja sen väestön todennäköisyyden saamiseksi, jolla on sama vastaus tai ominaisuus. Hypoteesitestauksen tarkkuus riippuu suurelta osin otosjoukon koosta, satunnaisesti valitusta populaatiosta, kysymysten tarkkuudesta ja virheistä tiedon keräämisessä. Markkinoijat käyttävät tätä yleisimmin testatakseen uutta tuotetta tai saadakseen tietoa yleisestä mielipiteestä nykyisestä tarjonnasta.