スポットが得られる設定を取得します。データが含まれる場合、このツールは、それらのインシデントを重み付きフィーチャに集約します。ツールは、重み付きフィーチャの分布を使用して、分析の適切なスケールを決定します。補正を使用して多重検定と空間依存性に合わせて自動的に調整されます。最良の結果を提供するためにツールによって行われた判定が、ツールの実行中にメッセージとしてレポートされます。各判定の内容については後述します。ツールでは、すべてのパラメーターのオプションを完全に制御できます。ツールに対して指定するパラメーターの調整に役立ちます。ツールのワークフローには、以下のコンポーネントが含まれています。これらの各コンポーネントで使用される計算とアルゴリズムについて、以下で説明します。データ集約方法が精査されて、分析するための十分なフィーチャとさまざまな値が適切に存在することが確認されます。値が存在する場合、関連するレコードが不良レコードとしてリスト表示され、分析から除外されます。個未満の場合、このツールの結果は信頼できません。個以上のフィーチャが必要になります。以上のポリゴンを含めることができます。統計は、分析対象の各フィーチャに値を関連付けることを必要とします。(分析フィールドを指定しない場合)、ツールはインシデントを集約し、そのインシデント数が分析対象の値になります。個以上のフィーチャが存在している必要があります。個よりも多いフィーチャを使用して開始することをお勧めします。データ集約方法ごとの最小フィーチャ数をまとめています。統計は、さまざまな値を持つ分析フィールド用に設計されています。データなどには適していません。チェックして、値に最小限の変動があることを確認します。地理的な外れ値は、データセット内の大部分のフィーチャと比べて、近隣フィーチャから大きく離れているフィーチャです。人口密度の高い大都市群が中心に存在し、人口密度の低い小都市群が周辺に存在する都市環境を考えてみます。これらの都市について平均最近隣距離を計算する場合に、周辺の地理的な外れ値を除外し、密集地に近い都市のみを計算対象にすると、計算結果の値が小さくなることがわかります。空間統計に大きな影響を与える一例です。ツールは、平均最近隣距離と中央最近隣距離の計算値を集約で使用し、分析の適切なスケールも決定します。そのため、ツールの初期データ評価コンポーネントは、入力フィーチャまたはインシデントをポイントに集約するためのポリゴンの地理的な外れ値も決定し、検出した数をレポートします。ツールは、これを実行するために、各フィーチャの平均最近隣距離を計算し、それらすべての距離の分布を評価します。標準偏差距離を超えているフィーチャは、地理的な外れ値と見なされます。