Existen varias tecnicas diferentes disponibles para el analisis de ciclos, y esta es una guia corta para algunos de los principales, y para cuando son apropiados.

Analisis de Fourier
Es el metodo estandard para convertir cualquier serie de tiempo en la suma de una serie de ondas sinusoidales de diferentes frecuencias. Es importante entender que cualquier serie de tiempos puede ser exactamente construida  desde ondas sinusoidales, y por tanto esto no prueba que exista ningun ciclo real. Sin embargo, si se hace un grafico de amplitud versus frecuencia de los componentes, entonces los ciclos reales resaltaran como teniendo amplitudes mucho mayores, posiblemente en varias frecuencias adyacentes. Existen metodos para interpolar la frecuencia y hallar la mejor estimacion para cada ciclo que es considerado real.

Es deseable tener ciertas caracteristicas en los datos antes de que sean analizados por ciclos. Una de estas es que las fluctuaciones sean de amplitud similarmente significativa del periodo de tiempo.  Cuando un Indice de Mercado de Valores de 200 años es construido encontramos que, en parte debido a la inflacion, el indice ha crecido de una manera compuesta. Para datos de este tipo tomar logaritmos antes de buscar ciclos es altamente deseable. Esto es cierto en todas las medidas hechas en monedas y con bases de poblacion, especialmente si son series de largo plazo. Si el resultado de tomar logaritmos es hacer las variaciones de corto y mediano plazo mas consistentes en amplitud sobre el total de la serie, entonces probablemente es una buena idea.

Otra funcion preparatoria util es tomar diferencias de puntos de datos adyacentes. Esto tambien es aplicable para datos de precios por crear una tasa de variacion de precios generalmente mas interesante. Cuando apuntamos a hacer predicciones querremos saber si va a ir hacia arriba o hacia abajo, y cuanto. Cuando esta tecnica es usada el espectro tiene los mismos picos, pero los de corto plazo son enfatizados a expensas de los de mas largo plazo.