Rozwój technik eksploracyjnych był też związany z postępem w dwóch innych obszarach statystyki: metod odpornościowych oraz statystyk nieparametrycznych, które służą uniezależnieniu wnioskowania statystycznego od wyidealizowanych modeli, i zmniejszeniu jej wrażliwości na niestandardowe postaci danych. Tukey zachęcał do korzystania z większej liczby statystyk opisowych, niż tylko średniej i odchylenia standardowego, do przedstawiania zbiorów obserwacji: minimum i maksimum, mediany i kwartylów – ponieważ charakteryzują one każdy rozkład empiryczny, i są bardziej odporne wobec wysokiej skośności lub kurtozy. Komputerowe pakiety statystyczne udostępniły także metody samowsporne (bootstrap), które są nieparametryczne i szczególnie odporne dla wielu klas problemów.
Eksploracja danych, statystyki odpornościowe i nieparametryczne, oraz rozwój języków programowania statystycznego ułatwiły pracę statystyków w wielu obszarach nauki i inżynierii, i doprowadziły do wyłonienia się odrębnych dziedzin komputerowej eksploracji danych (data mining), data science i analizowaniu big data.