багатовимірний гіперкуб;

математичні (лінійні та нелінійні) функції;

зважені бінарні дерева;

дерева рішень;

на підставі багатовимірних БД (MOLAP), реляційної БД (ROLAP) або поєднання обох моделей (HOLAP);

на підставі багатовимірних БД (ROLAP) в поєднанні з реляційною БД (HOLAP);

на підставі поєднання багатовимірних БД (ROLAP) і реляційної БД (MOLAP);

на підставі реляційних БД (MOLAP) в поєднанні з багатовимірною БД (HOLAP);

регульована продуктивність роботи та простота використання наявних обчислювальних ресурсів;

висока швидкість передачі даних і зручність використання наявних функцій;

висока продуктивність й простота використання вбудованих функцій;

висока швидкодія й простота використання наявних функцій;

OLAP-сервер і клієнт SQL для роботи зі структурою БД;

OLAP-сервер і OLAP-клієнт;

SQL-сервер, CREATE, ALTER і DROP для роботи зі структурою БД;

SQL-сервер і OLAP-клієнт;

на припущенні, що найкращим розподілом точок у m-вимірному просторі є задана функцією f(x,y) площина, рівновіддалена від точок, що належать різним класам;

на припущенні, що найкращим розподілом точок у m-вимірному просторі є площини гіперкуба, ребра яких рівновіддалені від точок, що належать різним класам;

на припущенні, що найкращим розподілом точок у m-вимірному просторі є багатовимірний гіперкуб, ребра якого рівновіддалені від точок різних класів;

на припущенні, що найкращим розподілом точок у m-вимірному просторі є m–1 площина (задана функцією f(x)), рівновіддалена від точок, що належать різним класам;

багатовимірна модель або гіперкуб, ребрами якого є виміри;

багатовимірний масив, виміри якого вказують на тип інформації;

двовимірна модель у вигляді прямокутника, сторонами якого є виміри;

тривимірна модель у вигляді куба, ребрами якого є виміри;

в рекурсивному поділі множини об'єктів з їхньої вибірки на підмножини, які містять однакові об'єкти, що належать до відповідного класу;

в раціональному поділі множини об'єктів з навчальної вибірки на підмножини, які містять об'єкти, що містять однакові класи;

в рекурсивному поділі множини об'єктів з навчальної вибірки на підмножини, які містять об'єкти, що належать до однакових класів;

в раціональному поділі множини об'єктів з навчальної вибірки на підмножини, які містять об'єкти, що належать до однакових класів;

розрахунок безумовної ймовірності причетності об'єкта до класу при рівності його незалежними змінних певним значенням;

розрахунок умовної ймовірності приналежності об'єкта до класу при рівності його незалежними змінних певним значенням;

розрахунок умовної ймовірності причетності об'єкта до класу при співпадінні його певних значень;

розрахунок безумовної ймовірності причетності об'єкта до класу при співпадінні його певних значень;

OLAP (англ. Online Analytical Processing);

MOLAP (англ. Multidimensional OLAP);

HOLAP (англ. Hybrid OLAP);

ROLAP (англ. Relational OLAP);

завдання класифікації та регресії об'єктів, завдання пошуку асоціативних правил і завдання кластеризації;

завдання класифікації та регресії об'єктів, завдання пошуку запитань та відповідей і завдання навчання з вчителем і без нього;

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

завдання управляти так, як того вимагає технологія Knowledge Management;