TopoMap++の出力が元のデータの位相構造を完全に保証しない一方で、局所的な位相構造を保持することは、データ分析において重要な影響を与えます。この性質により、ユーザーは特定のデータポイントの近傍における関係性や構造を理解しやすくなります。局所的な位相構造が保持されることで、データのクラスタリングやパターン認識が容易になり、特に高次元データにおいては、データの本質的な特徴を視覚的に把握することが可能です。しかし、全体的な位相構造が保証されないため、異なる局所構造間の関係を誤解するリスクも存在します。したがって、データ分析を行う際には、局所的な構造を重視しつつ、全体の文脈を考慮することが重要です。