оперативністю ПЗ;

легкістю навчання ПЗ;

зрозумілістю ПЗ;

узгодженістю ПЗ;

знайдені закономірності мають бути логічно зрозумілі, інакше існує ймовірність того, що вони є випадковими;

результати аналізу даних мають бути доступні для розуміння аналітикові, відображати неочевидні, несподівані їхні закономірності, що становлять так звані приховані знання;

оскільки витрачені зусилля на виявлення знань, які вже відомі аналітикові, не окупаються, то цінність для аналітика представляють саме нові, раніше невідомі знання;

здобуті знання мають застосовуватися для подальшого дослідження, які містять й для аналізу нових даних, з достатньо високою мірою достовірності;

подання даних у формі, необхідній для успішної побудови тієї або іншої моделі;

початкова інтерпретація отриманих результатів;

попереднє моделювання процесів і прогнозування даних;

отримання "сирих" даних з джерел (логи серверів, тексти електронних документів);

має надавати можливість декільком користувачам працювати спільно з однією аналітичною моделлю або має створювати для них різні моделі з єдиних даних;

має підтримувати різні способи візуалізації даних, тобто засоби формування звітів мають подавати дані, які синтезуються, або інформацію, яка слідує з моделі даних, в її будь-якій можливій орієнтації;

має надавати користувачу можливість виконання операцій зрізання, обертання, консолідації та деталізації над гіперкубом без потреби здійснювати множину дій з інтерфейсом;

має забезпечувати збереження функціональних відносин, описаних за допомогою певної формальної мови між клітинами гіперкуба при виконанні будь-яких операцій зрізання, обертання, консолідації або деталізації;

настільна (desktop) OLAP-система, призначена для локального аналізу й подання даних, яка використовує багатовимірні й реляційні БД;

настільна (desktop) OLAP-система, призначена для локального аналізу й подання даних, яка використовує регулярні та реляційні БД;

настільна (desktop) OLAP-система, призначена для локального аналізу й подання даних, яка використовує регулярні та багатовимірні БД;

настільна (desktop) OLAP-система, призначена для локального аналізу й подання даних, які завантажуються з реляційної або багатовимірної БД на машину клієнта;

автоматичне виявлення шаблонів в маршруті пересування користувача і пов'язаних з ним даними, зібраними або набутими в результаті взаємодії з одним або декількома веб-сайтами;

загальні кроки, які необхідно пройти для аналізу даних мережі Інтернет;

процес вилучення знань з контенту документів або їх опису, доступних у мережі Інтернет;

процес виявлення структурної інформації у мережі Інтернет;

відновлюваністю ПЗ;

безвідмовністю ПЗ;

стійкістю до помилок ПЗ;

узгодженістю ПЗ;

процес встановлення закономірностей між об'єктами вхідних даних і віднесення їх відповідних кластерів за відомими їх характеристиками;

процес поділу множини елементів вхідних даних на кластери за відомими їх характеристиками;

процес вирішення завдання поділу множини елементів на кластери;

процес поділу множини елементів вхідних даних на кластери за відомими їх ознаками;

зводиться до визначення за відомими характеристиками об'єкта значення деякого його параметра;

зводиться до пошуку незалежних груп (кластерів) і їх характеристик в усій множині аналізованих даних;

зводиться до знаходження часткових залежностей (або асоціацій) між об'єктами або подіями;

зводиться до визначення класу об'єкта за його характеристиками;

послідовністю вимоги до ПЗ;

атомарністю вимоги до ПЗ;

завершеністю вимоги до ПЗ;

повнотою відстеження вимоги до ПЗ;