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

результати аналізу даних мають 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;

описують процес виявлення обмежень на дані масиву, що аналізується;

описують функціональні залежності між залежними і незалежними показниками і змінними в зрозумілій людині формі;

описують виняткові ситуації в записах (наприклад, окремих пацієнтів), які різко відрізняються чим-небудь від основної множини записів (групи хворих);

описують групи (кластери), на які поділяються об'єкти, інформація про які піддається аналізу;

описують процес виявлення обмежень на дані масиву, що аналізується;

описують функціональні залежності між залежними і незалежними показниками і змінними в зрозумілій людині формі;

описують виняткові ситуації в записах (наприклад, окремих пацієнтів), які різко відрізняються чим-небудь від основної множини записів (групи хворих);

описують групи (кластери), на які поділяються об'єкти, інформація про які піддається аналізу;

забезпечує зберігання консолідованих даних, які синтезуються у багатовимірній моделі даних на концептуальному рівні;

забезпечує приховування від кінцевого користувача спосіб реалізації багатовимірної моделі даних;

забезпечують формування гіперкубу, з яким користувачі за допомогою OLAP-клієнта виконують всі необхідні маніпуляції, необхідні для аналізу даних;

забезпечує зберігання даних, виконання над ними необхідних операцій і формування багатовимірної моделі даних на концептуальному рівні;

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;

здійснює побудову регресійних моделей, які пояснюють знайдені закономірності;

здійснює пошук функціональних і логічних закономірностей в накопичених даних;

здійснює побудову моделей і правил, які можуть використовуватися при дослідженні деяких процесів;

здійснює побудову математичних моделей, які можуть використовуватися при дослідженні бізнес-процесів;

утворюється шляхом передачі метаданих, кількість звернень до яких знизилася;

утворюється шляхом переміщення агрегованих даних, кількість звернень до яких збільшилася;

утворюється шляхом передачі метаданих, кількість звернень до яких збільшилася;

утворюється шляхом переміщення детальних даних, кількість звернень до яких знизилася;

MOLAP,OLAP, HOLAP;

MOLAP, ROLAP, HOLAP;

MOLAP, OLAP, FLAP;

MOLAP,HOLAP, FLAP;

здійснює об'єднання та узагальнення даних у вигляді, необхідному аналітику;

здійснює кластеризацію та узагальнення даних у вигляді, необхідному аналітику;

здійснює класифікацію та узагальнення даних у вигляді, необхідному аналітику;

здійснює групування та узагальнення даних у вигляді, необхідному аналітику;

закодовані значення, складені значення;

відсутність даних, логічно невірні значення, закодовані значення, складені значення;

орфографічні помилки, фіктивні значення, логічно невірні значення, закодовані значення;

орфографічні помилки, відсутність даних, фіктивні значення, логічно невірні значення, закодовані значення, складені значення;