El análisis de datos complejos en 2UDA se realiza cargando modelos de machine learning (supervisados y no supervisados) desde Orange e introduciéndolos en la base de datos PostgreSQL. Actualmente, todos los modelos populares de machine learning (PCA, K-Means, KNN, SVM, Naive Bayes y Logistic Regression) pueden ser usados para entrenar el conjunto de datos. Estos modelos se utilizan en la creación de visualizaciones interactivas que permiten explorar análisis de regresión, distribuciones estadísticas, árboles de decisión, Heatmaps, agrupaciones jerárquicas y proyecciones lineales.