не вимагає унікальних значень в жодній з таблиць у зв'язку

описує зв'язок, у якому багато спільних значень мають дві таблиці

описує зв'язок, у якому лише один варіант значення є спільним для двох таблиць

описує зв'язок, у якому в одному стовпці є багато варіантів значення, пов'язаних лише з одним унікальним відповідним варіантом в іншому стовпці

вимагає наявності унікальних значень в обох таблицях

оптимізувати обсяг даних у таблицях

зменшити обсяг даних, що зберігаються в кожній таблиці

аналізувати інформацію

чітко та ефективно доносити інформацію до споживачів звітів

створювати візуально привабливу модель даних

таблиці організовані таким чином, що користувачі можуть знаходити дані інтуїтивно зрозумілим чином

структоровані дані не потребують очищення

легкість у побудові математичної моделі даних

напівструкторовані дані легко піддаються очищенню

неструкторовані дані важко піддаються очищенню

описує зв'язок, у якому багато спільних значень мають дві таблиці

описує зв'язок, у якому в одному стовпці є багато варіантів значення, пов'язаних лише з одним унікальним відповідним варіантом в іншому стовпці

описує спрямованість між таблицями фактів та таблицями вимірів

не вимагає унікальних значень в жодній з таблиць у зв'язку

вимагає наявності унікальних значень в обох таблицях

лінійних графіків

діаграми типу «Водоспад»

діаграми з областями

гістограми з лінійним графіком

накопичувальної діаграми з лінійним графіком

невірного значення функції MAX даних

вірного значення функції MIN даних

вірного значення функції AVERAGE даних

невірного значення функції SUM даних

невірного значення функції AVERAGE даних

вкладка «Сторінки»

робоча область або полотно

панель «Поля»

рядок меню та рядок кнопок

панель візуалізацій

узагальнюють великі семантичні моделі для опису результатів для користувачів

дають цінну інформацію про те, що може статися в майбутньому

використовують результати описової аналітики, щоб виявити причини подій

використовують алгоритми машинного навчання та кілька концепцій обробки природної мови

використовують машинне навчання як одну зі стратегій пошуку шаблонів у великих семантичних моделях