গড়ের ধারণা প্রবাহমান উপাত্ত(স্ট্রিম অফ ডাটা) থেকে শুরু করে কোনো বদ্ধ সেটে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেখানে লক্ষ্য হচ্ছে এমন একটা মান খুজে বের করা যার সাপেক্ষে সমকালিন উপাত্ত(রিসেণ্ট ডাটা)গুলো পুঞ্জিভুত(ক্লাস্টার্ড)। তথ্য প্রবাহের বিস্তৃতি হতে পারে সময়ে, যেমন কোনো একটা সংগ্রহ পদ্ধতিতে বিভিন্ন সময়ে সংগ্রহ করা তথ্য যা থেকে আমরা নয়েজ দূর করতে চাই, আবার বিস্তৃতি হতে পারে স্পেসে, যেমন কোনো ছবির পিক্সেলসমূহ থেকে যদি আমরা কোনো বৈশিষ্ট গাণিতিক উপায়ে বের করতে চাই। কোনো তথ্য প্রবাহ থেকে গড় বের করার জন্য বহুল ব্যবহৃত পদ্ধতি হচ্ছে সিম্পিল মুভিং অ্যাভারেজ বা চলমান গড় পদ্ধতি, যেখানে সবচেয়ে নিকট সময়ে সংগৃহীত N টি উপাত্তের গড় নেওয়া হয়। প্রবাহের এক ঘর সামনে যেতে আমরা চলমান গড়ের সাথে নতুন উপাত্তের 1/N অংশ যোগ করি এবং N ঘর পিছনের উপাত্তের 1/N অংশ বিয়োগ করি।

মধ্যক ও প্রচুরক
তথ্য প্রবাহ
বিবিধ প্রকার
গাণিতিক গড়