In der mengenorientierten Analyse werden Informationsobjekte (z. B. Kunden) über ihre Attributausprägungen zu Gruppen zusammengefasst, oder die Gruppenzugehörigkeit einzelner Informationsobjekte über ihre Beziehungen zueinander identifiziert. Die resultierenden Datenmengen werden auf ihre Gemeinsamkeiten oder Unterschiede hin untersucht, häufig mithilfe von statistischen Verfahren wie der Korrelationsanalyse. Diese Art der Analyse eignet sich häufig für Anwendungsfälle, die sich mit einer Vielzahl an Attributen/Ausprägungen beschäftigen (bspw. Kundensegmentierung).
Im Datenmodell für die mengenorientierte Analyse fehlen im Gegensatz zur OLAP-Analyse in der Regel vormodellierte hierarchische Strukturen. Es ist so möglich, zwischen abhängigen Attributen frei zu navigieren und die Eigenschaften der verbleibenden Menge an Informationsobjekten ad-hoc zu ermitteln.
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