amostras que são espacialmente próximas tendem a ter medidas próximas no espaço de atributos, o que pode facilitar a visualização e detecção de desvios nestes dados.

amostras devem ser coletadas de forma regular para evitar erros no processo de mineração.

amostras que tem valores próximos no espaço de atributos devem ser descartadas.

dados com alta autocorrelação implicam em maior necessidade de recursos computacionais para mineração.

dados com baixa autocorrelação devem ser complementados com dados interpolados espacialmente.