методи математичної статистики або методи класифікації Data Mining;

методи регресійного аналізу в поєднанні з методами Data Mining;

методи кластерного аналізу в поєднанні з класифікації методами Data Mining;

статистичні методи або методи кластерного аналізу;

багатовимірний масив, виміри якого вказують на тип інформації;

багатовимірну модель або гіперкуб, ребрами якого є виміри;

тривимірну модель у вигляді куба, ребрами якого є виміри;

двовимірну модель у вигляді прямокутника, сторонами якого є виміри;

швидкий аналіз багатовимірної задачі оптимізації;

швидкий аналіз поділеної багатовимірної інформації;

швидке перетворення розподіленої багаторівневої інформації;

швидкий аналіз розподіленої багаторівневої інформації;

інтеграція даних і усунення проблем множинних джерел даних;

інтеграція даних і усунення проблем множинних джерел даних; уточнення проблем оперативних джерел даних і підготовка даних для подальшої їх інтеграції;

уточнення проблем оперативних джерел даних і підготовка даних для подальшої їх інтеграції; інтеграція даних і усунення проблем множинних джерел даних;

уточнення проблем оперативних джерел даних і підготовка даних для подальшої їх інтеграції;

в пошуку незалежних груп (кластері і їх характеристик в усій множині аналізованих даних;

в пошуку незалежних кластерів і їх механічних характеристик в усій множині аналізованих даних;

в пошуку незалежних наборів вимог до об'єктів і їх характеристик в усій множині аналізованих даних;

в пошуку незалежних наборів об'єктів і їх характеристик в усій множині аналізованих даних;

підходи, що входять в технологію Knowledge Management;

підходи, що входять в технологію організації зв'язку між клієнтами;

підходи, що входять в гнучкі технології виконання робіт;

підходи, що входять в технологію організації OLAP-системи;

стани об'єктів, ґрунтуючись на великій кількості нагромаджених даних, які можна перевіряти за допомогою часових рядів;

гіпотези, ґрунтуючись на великій кількості нагромаджених даних, правдоподібність яких можна перевіряти через організацію зв'язку між клієнтами;

передбачення, ґрунтуючись на великій кількості нагромаджених даних, які можна перевіряти за допомогою технології Knowledge Management;

гіпотези, ґрунтуючись на великій кількості нагромаджених даних, які можна перевіряти іншими засобами аналізу, наприклад, OLAP-системами;

якщо залежна змінна набуває числові значення, то йдеться про завдання регресійного аналізу даних;

якщо залежна змінна набуває числові значення, то йдеться про завдання системного аналізу даних;

якщо залежна змінна набуває числові (кількісні) значення, то йдеться про завдання регресії;

якщо залежна змінна набуває числові (кількісні) значення, то йдеться про завдання кількісного аналізу даних;

у вигляді місіонерських правил, які використовують для кращого розуміння природи аналізованих даних і для прогнозування незалежних подій;

у вигляді користувацьких вимог до правил, які використовують для кращого розуміння природи вхідних даних і для прогнозування взаємопов'язаних подій;

у вигляді користувацьких правил, які використовують для кращого розуміння природи вхідних даних і для прогнозування незалежних подій;

у вигляді асоціативних правил, які використовують для кращого розуміння природи походження аналізованих даних і для прогнозування подій;

правила і умови;

умови і обмеження;

умови і висновки;

правила і обмеження;