в побудові зважених бінарних дерев;

в побудові дерев рішень для кожного класу окремо;

в побудові багатовимірних гіперкубів для зберігання даних;

в побудові математичних (лінійних і нелінійних) функцій;

до встановлення виду математичної функції, що описує об'єкт класифікації та регресії, за значеннями його залежних змінних;

до встановлення значення незалежної змінної об'єкта за його залежними змінними;

до встановлення виду математичної функції, що описує об'єкт класифікації та регресії, за значеннями його незалежних змінних;

до встановлення значення залежної змінної об'єкта за його незалежними змінними;

послідовність значень одного з аналізованих параметрів багатовимірної моделі;

перелік ребер гіперкуба, що вказують на аналізовані параметри багатовимірної моделі;

ребра гіперкуба, які характеризують аналізовані параметри багатовимірної моделі;

площини гіперкуба, які характеризують аналізовані параметри багатовимірної моделі;

головні та спеціальні особливості, ознаки подання звітів і управління ресурсами;

основні та спеціалізовані акценти, акценти подання звітів і управління вимірами;

основні та спеціальні особливості, особливості подання звітів і управління вимірами;

основні та спеціалізовані ознаки, ознаки подання звітів і управління вимірами;

1R-алгоритмом і методом Naive Bayes;

регресійними методами;

методами найменших квадратів;

методами дискретної математики;

управляти так, як того вимагає технологія Knowledge Management;

управляти аналогічно, як і будь-якими іншими ресурсами організації;

управляти так, як того вимагає технологія організації зв'язку між клієнтами;

управляти так, як того вимагає технологія організації OLAP-системи;

підхід Тіхонова для регуляризації типу, узагальнення якого отримало назву мережева регуляризація;

підхід регуляризації типу Тіхонова, узагальнення якого отримало назву регуляризаційні мережі;

підхід Тіхомірова для регулювання типу, узагальнення якого отримало назву мережеве регулювання;

підхід регулювання типу Тіхомірова, узагальнення якого отримало назву регулювання мережі;

реалізацію технологія організації OLAP-системи з вчителем і без вчителя;

реалізацію процесу інтелектуального аналізу даних з вчителем і без вчителя;

реалізацію технології Knowledge Management з вчителем і без вчителя;

реалізацію процесу навчання з вчителем і навчання без вчителя;

в управлінні аналізованими даними так, як того вимагає технологія організації OLAP-системи;

в управлінні аналізованими даними так, як того вимагає технологія Knowledge Management;

в дослідженні та виявленні машиною (алгоритмом, засобами штучного інтелекту) в "сирих" даних прихованих знань, які раніше не були відомі, незвичайні, практично корисні та доступні для інтерпретації аналітиком;

в управлінні аналізованими даними так, як того вимагає технологія організації зв'язку між клієнтами;

тип даних багатовимірної моделі подання інформації;

дані багатовимірної моделі подання інформації;

ребра багатовимірної моделі подання інформації;

площини тривимірної моделі подання інформації;