Некоторые методы анализа статистики в гоночных играх:

• Визуализация. 1 Сложные данные представляют в удобном для восприятия формате с помощью диаграмм, графиков и информационных панелей. 1
• Поиск закономерностей и тенденций. 4 Анализ данных позволяет выявить закономерности, которые помогают увеличить эффективность. 2
• Оценка выступлений гонщиков. 3 Для этого используют, например, время прохождения круга, позиции пилотов на старте и по ходу гонки. 3
• Использование предиктивных моделей. 2 Во время заезда данные, собранные датчиками, прогоняют через такие модели, которые учитывают архивные данные. 2 Результаты анализа используют для быстрого принятия решений. 2
• Применение искусственного интеллекта. 1 Алгоритмы ИИ позволяют не только анализировать обширные наборы данных, но и предсказывать будущие результаты. 1

Также при анализе статистики в гоночных играх используют среднее арифметическое и срединное значение. 5 Расчёт среднего арифметического даёт приблизительное ожидаемое значение чего-либо в игре. 5 Срединное значение, в свою очередь, позволяет определить, есть ли в данных перекос в большую или меньшую сторону, или же они симметричны. 5