AI演算法對F1各車隊的預測本研究旨在利用JMP的潛在類別分析（LCA）對一級方程式（F1）各車隊的比賽策略進行分類。分析將使用2018-2025賽季的公開比賽數據，包括來自FastF1、OpenF1、Jolpica API以及國際汽聯（FIA）官方比賽結果的數據。解釋變數包括平均進站次數、首次進站圈數、平均單圈時長、輪胎配方、安全車期間的進站次數、位置變化以及積分。 LCA將客觀地對以往基於經驗和印象描述的車隊策略進行分類，並闡明每個潛在類別的特徵。此外，透過分析每個類別與勝率、頒獎台率和年度排名之間的關係，本研究旨在揭示「通往勝利的策略模式」。本研究提出了一種新的體育數據分析方法，並展示了其在支持比賽策略決策以及應用於其他領域的潛力。
