天体からやってくる微弱な電磁波（光，X線，電波など）を， 観測装置で捉えることを，（信号の）検出(detection)といいます． 業界用語では，（信号が）受かったともいいます．

透過性の高いX線にはふつうの望遠鏡や光検出器は使えません． 特別な観測装置と検出器を設計します．

観測して得られた生データを役に立つデータに処理する過程を， データの整約(data reduction)と呼びます． 最初に，観測装置による器差を補正したり， 背景の余分な光を差し引いたり， その他の不要なノイズを除去したりします． そして目的天体の位置や明るさを精密に測定し， 生データは定量的で有効な情報になります．

検出するのは難しいX線も，デジタルデータにしてしまえば， 基本的な整約処理は可視光などの観測とそんなに変わりません． ただしX線は一般に非常に微弱なので（X線光子が一つ一つ数えられるぐらい）， 有意なデータを取得するためには十分な統計処理が必要です．

観測の目的に応じて，取得した有意な観測データを， 画像に表したり，時間変化を示したり，スペクトル図を作ったりします． 画像に加工するときの色の着け方のような表現方法(presentation) は，従来はあまり重要視されていませんでしたが， 観測の一つの大事な段階だと考えられます．

データの上手なプレゼンテーションは，X線でも可視光でも同じです．

観測して得られたデータから， 天体のサイズや温度やガスの組成などを導くことができます． ただし一般的には，得られるデータはそれだけでは不充分なことが多いので， 多くの場合はなんらかの仮定を立ててデータを解析(analysis)し， 妥当な結果を導きます． さらに画像や時間変化やスペクトルなどのデータを物理的に解釈(interpretation)して， 天体の構造や変化を推測したり，隠された法則性を調べたりします． またしばしば，枝葉末節を切り捨てて描像を単純化したモデル(model)を立て， そこで起こっている天体現象の本質を突き止めます． そのようなモデルが普遍性や予測性をもったときに， そのモデルは理論(theory)と呼ばれます．