V následujícím obrázku je procentuální rozdělení klientů z ČR podle kategorií atributu DHodnoceni. Jedná se o histogram atributu DHodnoceni na matici dat matici dat HotelPlusExterni/HStat(ČR). Vidíme, že 28% hostů je nespokojeno, 44% hostů je průměrně spokojeno a 28% hostů je spokojeno. To je inspirací pro analytickou otázku: Existuje skupina klientů, pro kterou je histogram atributu DHodnocení klesající? Pokud ano, můžeme to chápat tak, že v této skupině je klesající trend spokojenosti a je třeba to využít k nápravným opatřením.
Použijeme složitější zadání skupiny klientů - kombinace atributů PNoci_enum_m, POsob, POsobonoci_ef5, PDenTydne, ze skupiny Pobyt, HPohlavi a HVek_exp ze skupiny Host, H_Cizinec_b, HMesto, HStat ze skupiny Host/Bydliště a atributů MObloha a MTeplota_exp ze skupiny atributů Meteo. Budeme ale chtít, aby tato skupina klientů byla dostatečně veliká. Jako dolní mez pro počet klientů zvolíme 100.
To, že je histogram klesající vyjádříme podmínkou na schody v histogramu, viz následující obrázek. Vyjdeme z toho, že atribut DHodnocení má 3 kategorie, které definují dva schody. Chceme, aby histogram byl klesající, tedy požadujeme dva schody dolů. Jako minimální výšku schodu stanovíme 10.
Zadání procedury CF-Miner pro řešení výše naznačené úlohy je v následujícím obrázku. Ve sloupci ATRIBUTES FOR HISTOGRAM je uvedeno, že nás zajímá atribut DHodnoceni. Ve sloupci QUANTIFIERS je zadáno, že nás zajímají skupiny nejméně 100 klientů a histogramy s dvěma schody dolů a s minimální výškou 10.
Ve sloupci CONDITION je zadání relevantních skupin klientů. Je použito zadání množiny relevantních cedentů, obvyklým způsobem jsou použity dílčí cedenty. Zde se jedná o dílčí cedenty Pobyt, Host, Host/Bydliště a Meteo. Jsou použity pouze některé z atributů odpovídajících skupin atributů, Jsou použity pouze některé z atributů odpovídajících skupin atributů, viz skupina Pobyt, skupina Host, skupina Host/Bydliště a skupina Meteo. Poznamenejme, že je vícekrát použito zadání koeficientů - sekvencí.