P&Cの枠組みをさらに発展させることで、異質なデータに対する変化点検出手法を改善することが可能です。例えば、異なる予測モデルや統計的手法を組み合わせることで、より複雑なトレンドやパターンを検出しやすくすることができます。さらに、データの前処理や特徴量エンジニアリングを行うことで、異質なデータセットに適した変化点検出手法を設計することが重要です。また、機械学習アルゴリズムの改良やパラメータチューニングを行うことで、異質なデータに対する変化点検出の精度や効率を向上させることができます。