基准测试通过收集和总结来自各种测试场景的性能指标来处理数据聚合，从而提供对系统效率的总体评估。这个过程通常涉及执行一系列测试，测量不同的方面，例如速度、资源使用和响应时间。在运行这些测试后，收集到的数据会被聚合，通常通过计算平均值、中位数或百分位数，这有助于归一化结果，最小化异常值或单个测试运行中的变异的影响。例如，如果基准测试测量数据库查询所需的时间，它可能会多次运行该查询，然后聚合结果以呈现一个稳定的性能数据，而不是依赖于可能受到外部因素影响的单次运行。
聚合技术根据所收集数据的性质而有所不同。在许多情况下，基准测试采用统计方法来有效表示性能指标。简单的描述性统计，例如平均值，提供了对性能的一般了解，但对于具有高变异性的系统，报告百分位数（例如，第95百分位响应时间）可能更为有用，这可以指示在不同负载下的性能。这使得开发人员能够更清楚地了解系统在不同条件下的表现，从而根据预期的使用模式做出明智的决策。
此外，基准测试通常通过图表和图形提供聚合数据的可视化表示，使得分析性能趋势变得更加容易。例如，折线图可以显示随着并发用户数量增加，响应时间的变化。这种可视化可以帮助开发人员识别应用或系统中的瓶颈，并指导优化。通过将复杂数据总结为清晰的指标和可视化，基准测试帮助技术专业人员更好地理解性能动态，从而实现更高效的系统设计和优化。