大数据改变职业体育
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电影《金钱球》告诉我们,数据科学家可以解决团队老板用钱解决不了的问题:建立一个冠军团队。“这并不奇怪,”哈佛大学定量社会科学研究所所长加里·金说。“如果你总结一下数据分析可以发挥巨大作用的行业的特点,你会发现职业体育行业基本上具有这些特点,这就是为什么数据分析在职业体育中发挥如此重要的作用。”本文提到的职业体育的特点是可以量化,而大数据可以通过比较量化数据找到解决问题的办法。这对足球这个世界上第一项运动来说尤其重要。让我们来谈谈马云想破坏的超级联赛。
这是一个好的联盟吗
大数据是帮助提高联赛水平的能力。成立于2004年的中超联赛只是模仿英超联赛来获得一个名字,但它的水平并不太好,但似乎没有明确的方向去区别和改进。当方向不确定时,玩笑是不可避免的。当我们追求足球风格时,我们曾经提出一个莫须有的“欧洲拉丁学派”,甚至提出要实行“两手空空”。然而,在大数据时代,情况完全不同。
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过去,关于足球的统计只包括角球、任意球、红黄牌和射门次数。在大数据时代,联赛级别有许多直观的参数,如跑距离、有效比赛时间、移动轨迹、控球时间、传球次数等。通过比较跑步距离和有效比赛时间,你就能参加比赛。根据国际足联2010年的相关统计,职业足球运动员的平均奔跑距离为10000米,中超运动员的平均奔跑距离约为7000米;有效时间:2011年,中超联赛实际有效时间为每场49分03秒,韩国联赛为每场56分09秒,冠军联赛为每场62分39秒。
从大数据来看,2012年和2013年中超联赛的平均运行距离超过1万米;2012年有效时间超过50分钟,2014年超过60分钟。超级联赛的水平确实有所提高,否则将不会有平均观众人数为18000人的现场观众,这至少是亚洲第一,世界第十。
一个联赛的水平不仅体现在竞争水平上,还体现在对媒体和球迷的服务上。从这方面来说,我们可以看到大数据对高度专业化的nba的帮助。nba官方网站过去有内部统计工具,只有一些授权媒体可以使用它来做一些高级的深入数据分析。2012年,nba与数据分析解决方案公司合作,nba统计了90多项技术指标,包括得分、进攻、防守、制球等类别。这家数据公司帮助处理了NBA 4500万亿分支的统计数据。
因此,到2013年圣诞节,nba可以很快告诉球迷,自从1947年nba圣诞特别节目开始以来,他最喜欢的球队在圣诞比赛中出现了多少次。评论员经常说这样的话:“科比和奥尼尔在第三节得了55分以上,湖人从来没有输过”,他们可能一边说一边感谢无所不能的大数据。
疲惫的训练。
联赛水平的基础在于日常训练,这一点我们应该毫不怀疑。但这一切都不是大数据,更多的是要求从精神层面进行训练,如“女排精神”和“三从一大”(从难度和严格性出发,从实战出发,大量锻炼)。这个口号很容易提,但是没有办法做到。
12分钟的体能测试在当时的中国很流行,人们总是说它能提高运动员的身体素质。最终,足协官员也承认“无氧耐力测试是一种精神力量”。
正是因为长期缺乏数据培训,尤其是大数据的指导,它只会降低到精神层面。现在在足球发达国家有很多在训练中应用大数据的例子。近两年来,中超球队在训练中也注重大数据的运用,如广州恒大、山东鲁能、江苏舜天等。
新浪体育介绍说,山东鲁能采用的gpsports系统:
该高科技系统记录、分析和监控运动员在训练中的心率、速度、距离、加速度和减速度等指标,监控运动员的训练量是否达到或超过相应的指标,同时可以防止运动员在训练中受伤。通过科学的训练方法,它在改善和预防损伤方面发挥了巨大的作用。
我不认识郝海东,当年他被称为“亚洲第一前锋”。足协在体检方面有困难,他已经多次面临拿不到就业证的问题。现在,您对这种基于大数据的培训方法有什么看法?
超级联赛团队今年通常只使用这些设备,可能没有时间享受大数据的好处。英超球队埃弗顿和英格兰老东家鲁尼在这方面有发言权。他们评估大数据的作用。:
我们使用全球定位系统和心率计来监控每个玩家的状态。从身体健康的角度来看,最重要的数据是短跑次数、短跑距离和每个运动员进行的高强度锻炼的次数。通过以这种方式监控整个赛季,我们可以知道一名球员目前是否疲劳以及他需要休息多长时间。
快速滑冰
在谈论了团队运动中的足球之后,让我们来看看速度滑冰,它更个人化。尽管大数据并不那么专业,但它在这项强调个人技能的运动中发挥了更大的作用。
2010年,在四年前的温哥华冬奥会上,韩国速滑运动员在前四场比赛中获得了两枚金牌和一枚银牌。我们应该知道,这是在温哥华大道上一个被称为“短道速滑之乡”的国家实现的。秘密是什么?
之后,人们分析了数据,发现当韩国队转弯时,速度比其他国家快。通过对这一大数据的分析,结合慢动作,人们发现了韩国队的先进技术:转弯时,通过转移身体重心和改变步点,可以达到不减速甚至加速的效果。
有了这项先进的技术,“韩流”在温哥华被吹了一段时间。
大数据在很大程度上影响了职业体育的水平。另一方面,对于专业运动来说,不同的运动对大数据有不同的应用要求。例如,足球和篮球遇到的大数据问题是不同的,团体和个人的运动也是不同的。海量数据处理的复杂性对数据中心的计算能力提出了挑战。英特尔凭借其在计算领域(从支持计算的芯片产品到分析解决方案)的长期积累,在职业运动中发挥着不可替代的作用。很难找到一个好的教练,但计算和处理多维数据可以推广和借鉴。大数据改变了职业体育,赋予职业体育全新的商业价值,这并非遥不可及。
当然,大数据也有其局限性。埃弗顿队教练马丁内斯和他的球探里弗斯和布朗都认为“仅凭数据就能买到球员”的想法是荒谬的。博尔顿的分析和研究主管布莱恩·普雷斯特奇甚至举了一个反例:自从他们的守门员开始研究对方罚球队员的数据后,他的罚球效率反而下降了,在过去的两个赛季中,成功率只有9%。
职业体育与大数据的结合对职业体育产生了巨大的影响,并得出了许多有益的结论。然而,目前大数据不太可能完全影响竞争结果。体育最大的魅力在于不可预测的下一秒。添加语料库
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