세상에서 발생되는 수많은 데이터들 중에는 규칙적인 것들도 있다. 그리고 데이터에서 나타나는 이런 규칙성을 패턴으로 정의해 보자. 규칙은 일관되게 반복되는 성질로부터 형성되는 것이기 때문에, 패턴은 곧 데이터에서의 일관되게 반복되는 속성이라 할 수 있다. 따라서 패턴이 있는 데이터는 반복성이 있는 데이터와 같은 말이며, 이를 대개 우리는 신호라고 말한다(반면, 반복되지 않아서 일관성 없는 데이터를 우리는 잡음 이라고 말한다.).

반복성이라는 속성은 다양한 관점에서 접근해 볼 수 있다. 예컨대, 백지 위에 같은 방향으로 그려진 여러 검은 직선들은 그 자체가 반복되는 성질로써 패턴을 형성한다. 즉, 이 경우에는 직선이라는 데이터 덩어리가 반복되는 것이다. 또한 그냥 구불구불하게 그어진 검은 선 하나도 사실은 반복되는 성질을 가지며 패턴을 형성한다. 즉, 어느 지점에서 검은 점이 있다면, 그 근처 지점에서도 반복적으로 검은 점이 이어지듯이 찍혀 나가면서 구불구불한 검은 선 하나가 완성되는 것이다. 즉, 이 경우에 검은 곡선에서는 (선이 아닌)점이라는 데이터 덩어리가 반복되는 것이다. 이것은 백지 위에 검은 점이 두서 없이 아무렇게나 찍혀 있는 상태와는 분명 다르다.

심지어 그렇게 종이 위에 아무렇게나 찍혀 있는 점들처럼 자체적으로는 반복되지 않는 무작위 데이터조차도 그것이 단위 형태로 반복된다면 패턴을 형성할 수 있다. 예컨대, 백지 위에 두서없이 무작위 적으로 찍혀 있는 점 들에서는 패턴을 찾을 수가 없지만, 그 무작위 데이터가 일정한 공간 형태를 단위로 해서 나머지 백지 위에서 반복적으로 나타난다면 그것은 패턴을 형성할 수 있다. 즉, 이 경우에는 무작위 적 이기는 하지만 고정된 위치에서의 점 모임 데이터가 공간적으로 반복되는 것이다(가장 먼저 예를 든 검은 직선처럼 말이다.). 마지막으로, 무작위의 데이터이고 그 데이터가 공간상에서 조차도 단위 형태로 반복 되지 않더라도 그 데이터는 패턴을 형성할 수 있다. 즉, 무작위적인 데이터 더라도 그 데이터 뭉치가 시간적으로 반복되어 나타난다면 그것은 패턴을 형성한다 (신호를 이런 의미에서만 좁게 칭해서 정의하기도 한다.). 예컨대 백지 전체에 무작위 점이 찍혔는데, 그런 무작위 점들이 다음 번에도, 또는 주기적으로 똑 같은 위치에서 계속해서 나타난다면 그 백지 위에 무작위처럼 보이는 점 위치 데이터는 패턴을 형성하게 된다. 즉, 이 경우에는 무작위 적이지만 고정된 위치에서의 점 모임 데이터가 시간적으로 반복되는 것이다.

규칙: 일관성 있게 반복되는 변화

대칭: 역으로 1회만 작용하는 특수 일관성

무작위성: 일관된 비일관성

신호: 패턴이 있는 데이터

일관성: 바뀜이나 변함이 없는 성질

잡음: 패턴이 없는 무작위성 데이터

패턴: 데이터에서의 규칙성