Weka, tamamen modüler bir tasarıma sahip olup, içerdiği özelliklerle veri kümeleri üzerinde; görselleştirme, veri analizi, veri madenciliği gibi işlemler yapılabilmektedir. Kendisine özgü olarak bir ".arff" uzantısı desteği ile gelmektedir. CSV dosyalarını da ARFF formatına çevirmeye yarayan araçlar mevcuttur. Sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralları olmak üzere veri madenciliği görevlerini gerçekleştirebilmektedir. Ayrıca, veri kümeleri üzerinde veri ön işleme ve görselleştirme yapılmasına imkân vermektedir.

Bir ya da daha fazla amaca ulaşma konusunda gerekli olan bilgilerin bir bakışta anlaşılabilecek, tek bir ekrandaki derlenmiş ve organize edilmiş sunumuna gösterge panosu adı verilir. Gösterge panoları, birçok verinin aynı sayfada özetlenmesini ve verilerin hızlı analiz edilmesini sağlayan özet tablolar, özet grafikler ve dilimleyicilerden oluşmaktadır. Gösterge panoları ile bütün görsel ögeler tek bir ekran ile sunulup sayfalar arası herhangi bir gezinti yapılmadan bütün bilgilere erişmek hedeflenmektedir.

Bir değişkene ait değerlerin veya gözlem sonuçlarının tüm gözlem birimleri içerisindeki görülme sıklığına değerin frekansı denir. Frekans dağılımlarının belirlenmesi temelde bir sayma ve sınıflama işlemidir. Frekans dağılımları hem nitel hem de nicel veriler için kullanılabilmektedir. Frekans dağılımları iki sütundan oluşmaktadır. İlk sütunda X rassal değişken değerleri ve ikinci sütunda rassal değişken değerlerinin görülme sıklığı yer almaktadır.

Sırala diyalog kutusunda Düzey kapat komut düğmesi bulunmamaktadır.

KAÇINCI(aranan_değer; aranılacak_dizi; [eşleştirme_türü]) işlevi, bir dizi içerisinde belirtilen değeri arayarak, değerin ilk bulunduğu göreceli konumu döndürmektedir. Eşleştirme türü parametresi opsiyonel olup -1, 0 ya da 1 değerlerinden birisini alabilmektedir. Bu parametre, aranan değerin aranılacak dizi içerisindeki değerlerle nasıl eşleştirileceğini ifade etmektedir.

Yaygın OLAP operasyonları şunlardır:
Dilim (Slice): Çok boyutlu bir veri dizeyinin (array) genellikle iki boyutlu bir alt kümesidir.
Zar (Dice): Bir veri küpünün ikiden fazla boyut kullanılarak elde edilen bir dilimidir.
Ayrıntılara Girip Çıkma (Drill Down/Up): Tipik bir OLAP tekniği olup, verilerin en fazla özetlenmiş halinden en ayrıntılı haline kadar kullanıcının veriler üzerinde gezinmesine olanak sunar.
Konsolidasyon (Roll-up): Bir veya birkaç boyut üzerinde verilerin özetlenmesidir. Bu, o boyut üzerinden bir toplam ortalama veya bir formül olabilir.
Pivot: İlgilenilen veri küpünün farklı boyutlar üzerinden görüntülenmesini sağlar.

İşletme zekâsının dört temel bileşeni vardır:
Veri tüketiminin içerik ve örüntü beklentilerine uygun olarak sunulduğu bir veri ambarı
Veri ambarındaki verileri görselleştirme, analiz etme, keşfetmeye yönelik araçlardan oluşan işletme analitiği araçları
Başarımı izleme ve analiz etmek için benimsenmiş bir işletme performans yönetim sistemi
Gösterge paneli gibi karar vericinin isini kolaylaştırıcı olanaklardan oluşan kullanıcı ara yüzü

OLTP (OnLine Transaction Processing) kurumsal kaynak planlaması, müşteri ilişkileri yönetimi, tedarik zinciri yönetimi ve satış noktası gibi günlük işletme faaliyetlerine ilişkin kayıtların tutulup saklanmasına verilen isimdir. Kayıtların gerçek zamanlı ve güvenli bir şekilde tutulmasına yönelik olup, anlık ve standart dışı sorgu ve raporlamalara uygun değildir. OLTP’nin bu eksiğini gidermek üzere OLAP (OnLine Analytical Processing-Çevrim İçi Analiz İsleme) önerilmiştir.

Filtrelenmiş alan içeren bir çalışma sayfası aşağıdaki özelliklere sahiptir. Filtreleme uygulanmış alan adlarının sağında bulunan aşağı ok simgesinin yanında bir huni simgesi belirmektedir.

İşletme analitiği araçların, işletmelerin problemlerine çözüm üretme ve geleceğe dönük kestirimler yapma konusunda sağladığı bazı katkılar şöyledir: Analiz çıktılarının kalitesini arttırmak ve bu çıktıların izlenebilirliklerine olanak tanımak, Kullanıcıların ek iş yükünü minimize ederek daha önceden yapılandırılmış sistemin maksimum fayda ile yeniden kullanılmasına imkân tanımak, Farklı düzeydeki karar vericiler için farklı amaçlara uygun çıktılar üretmek, Çevrimiçi olarak işbirliği ve onay desteği sunarak işlemlerin paralel olarak yapılabilmesine imkân tanımak ve böylece verimlilik ve kar artışını sağlamak. 

Nominal lojistik regresyon tekniği bağımlı değişkenin sınıflayıcı yani nominal ölçekli ve en az üç kategorili olduğu durumda uygulanır. Meslek dalları (tıp, mühendislik, turizm, öğretmenlik vs.), medeni durum (bekar, evli, boşanmış), öğrenim düzeyi (ortaöğretim, lise, yüksekokul, lisans, vs.) gibi değişkenler nominal değişken grubuna örnek olarak verilebilir.

İşletme zekâsı yaklaşımını benimsemiş bir kurumda aşağıdaki bileşenlerin gelişmişlik düzeyi, o kurumun analitik rekabet gücünü belirler.
İşlemtabloları,
Karar destek sistemleri,
Sorgulama ve raporlama,
Metaveri politikaları,
Veri göçerimi, veri ambarı ve veri marketleri,
Üstyönetim bilgi sistemleri (Executive Information Systems),
Finansal raporlama,
Çevrimiçi analitik isleme “OLAP: Online Analytical Processing”,
Gösterge panelleri (dashboards),
Sayısal kokpitler,
Performans karneleri (scorecards),
Uyarı ve bilgi notları,
Kurumsal analitik,
Veri ve metin madenciliği,
Yöntembilgisi yönetimi (Knowledge management),
Yönetim portalları.
Ancak, başarımı izleme ve analiz etmek için benimsenmiş bir işletme performans yönetim sistemi (business performance management) işletme zekâsı temel bileşenlerden birisidir.

Metin filtreleri alt menüsü yardımı ile oluşturulacak olan ölçütlerde bir ya da birden fazla karakterin yerine geçebilen joker karakterleri (wildcard characters) kullanmak mümkündür. Bir ifade içerisinde kullanılacak olan; ? (soru işareti joker karakteri herhangi bir karakteri, * (yıldız isareti) joker karakteri ise herhangi bir karakter grubunu ifade etmektedir.

Zaman serileri iki sütundan oluşur; birinci sütunda zaman değişkeninin ölçme düzeyleri yer alırken ikinci sütunda ilgili zaman düzeyine karşılık gelen ölçüm değeri yer alır. Zaman serileri, nicel değerlerden oluşmaktadır.

VE(mantıksal_ifade1; mantıksal_ifade2; mantıksal_ifade3; …) işlevi, parametre olarak verilen bütün mantıksal ifadeler doğru ise DOĞRU değerini, herhangi bir tanesi ya da daha fazlası yanlış ise YANLIŞ değerini döndürmektedir.

Bir grup birime ait veriler, bir değişkenin düzeylerine göre ayrılıp aynı düzey veya düzeyler grubunda bulunan birimler kümelendiğinde, her kümede bulunan gözlem sayısı Frekans olarak tanımlanmaktadır.

Yapay sinir ağları, insan beyninden yola çıkarak nöronların arasındaki iletişimin matematiksel olarak modellenmesi ve veri madenciliği işlemlerinde bu modellerden faydalanılmasına dayanır. Yapay sinir ağları istatistiksel yöntemlerden farklı olarak herhangi bir parametrik modeli öngörmemekle birlikte, insan beyninin öğrenme ve öğrenilenlerden yeni bilgiler türetebilme sürecinde izlediği yolu kendisine model alarak, bunun otomatik olarak gerçekleştirilmesi konusunda geliştirilen sistemlerdir. İnsan beynindeki nöronların incelenerek modellenmesi veri isleme işlemlerinin yeni bir boyut kazanmasını sağlamıştır.

Veri: Gözlem, sayım, ölçüm ve benzeri şekilde biriktirilen, işletmenin faaliyetlerini tespit etme amacına hizmet eden bilgilerdir. Veriler, faaliyetlerin içeriğine uygun veri performansı (bellek ve hız) ilkeleri gözetilerek tasarlanmış ve genellikle ilişkisel veri tabanlarında tutulan kayıtlardır. Bir kaydı veri yapan şey, bir işlem, bir formül, bir hesaplama içermemesidir. Türkçeye Fransızcadaki “donné” sözcüğünün karşılığı olarak geçmiştir. İslenmemiş bilgi, ham bilgi olarak da tanımlanır.