Bei manchen Datentypen ist es sinnvoller, aggregierte Informationen zu betrachten als einzelne Objekte. Sie müssen nicht jedes Schaf in Neuseeland einzeln kennen, um zu wissen, dass es viele davon gibt. Auf xplris ermöglichen Statistiken zwei Analyserichtungen. Eine ist Top-down, ausgehend von Statistiken über viele Länder, die zu einzelnen Ereignissen führen. Und eine ist Bottom-up, ausgehend von einzelnen Ereignissen und dem Vergleich mit anderen Ländern über Statistiken.
Der Top-Down-Ansatz ermöglicht es, eine Statistik wie eine Zeitreihe von Daten zur Lebensmittelproduktion pro Land zu betrachten. Wenn Sie beispielsweise einen drastischen Rückgang der Produktion feststellen, können Sie prüfen, welche Ereignisse zu diesem Zeitpunkt in dem Land relevant sein könnten. War es eine Naturkatastrophe oder eine vom Menschen verursachte Krise? Oder vielleicht war es eine administrative Änderung, die die Produktion nicht verändert hat, sondern nur die Art und Weise, wie sie erfasst wird.
Andererseits können Sie, ausgehend von einem lokalen Problem, beispielsweise den Einfluss der Schafzucht auf die Wirtschaft und Kultur eines Landes, mithilfe von Statistiken Parallelen zu anderen Gemeinschaften in verschiedenen Ländern oder zu anderen Zeiten finden, die ähnliche Probleme hatten, aber sonst nicht miteinander verbunden wären.
Statistiken bieten somit eine Schicht paralleler Verbindungen innerhalb eines Netzwerks einzelner Verknüpfungen.
Darüber hinaus kann die kontinuierlich wachsende Datenbank der auf xplris gesammelten Verbindungen zwischen und Eigenschaften von historischen Objekten mithilfe von Netzwerkanalysetools analysiert werden, um neue Statistiken zu erstellen.
