計算された犯罪率に対してこのツールを実行することによって、このツールの結果は、犯罪率の値が高いか低い統計的に有意な空間クラスターの位置を特定します。信頼性を持つ非常に値の高いクラスタリングが存在するエリアを示しています。これらは、人口を考慮した場合でも異常に高い犯罪数が発生しているエリアです。ないことに注意してください。プロジェクトを保存します。転送し、スムージングされた犯罪率を計算するために必要な機能を活用しました。転送し、引き続き解析を行って、発生している犯罪数を低減するために追加の警察のリソースを必要としているエリアをさらに正確に示しました。探索的データ解析を実行し、犯罪率における傾向が、データに情報を付加するのに使用したその他の属性のいずれかと関係があるかどうかを確認します。異常に多くの犯罪が発生している場所を、人口を考慮するように調整して表示するマップを作成しました。次に、追加した他のどの属性が、サンフランシスコ市全体の犯罪のまん延に影響を与えている可能性があるかを決定します。言語を使用して探索的データ解析ツールを活用し、犯罪に最も大きい影響を与える要因を識別します。将来の計画および予防的なリソース配分のための可能性のある予測モデルの調査を開始する準備ができたときに、開始点として部署で使用することができます。相関行列を作成し、属性リレーションシップを評価します。言語で探索的データ解析ツールを使用することができます。これらのツールを使用すると、解析に統計的に最も関連している可能性のある予測因子を識別することができ、構築する将来のモデルを、将来の傾向の識別においてより効果的にできる可能性があります。使用する探索的データ解析ツールは、相関行列です。相関行列ツールは、図で示される値のグリッドを作成します。この値は、追加された属性と人口によってスムージングされた犯罪率との間の関連性のレベルを示します。よって作成されたガイドから派生しました。このワークフローでは、解析結果を適切に伝えることができるようにする、行列の外観の改善方法について説明します。