释放大数据的力量：彻底改变体育分析
体育比赛正变得越来越有竞争力，也越来越吸引观众，这在很大程度上要归功于大数据。自 20 世纪 90 年代以来，从小型联盟球员到职业运动员，每个人都在使用大数据来提高运动表现、观众参与度以及营销和品牌推广策略。赢得比赛取决于与大数据密切相关的服务，例如运动表现、健康信息、训练统计和分析。大数据时代对体育产业的发展产生了重大影响。
大数据会扭曲现实吗？
正如你吃什么就是什么一样，你的思想和行为也会受到你接触的材料的影响，这一点鲜为人知。这就是使用没有背景音乐的二进制数字进行虚拟化的现实，这常常让人怀疑是否可以使打折的结果正常化。
麦肯锡全球研究所给出了大数据的概念，其中包括四个特征：体量、种类、速度和价值。借鉴麦肯锡全球研究所给出的大数据定义，体育大数据可以定义为一种体育数据集合，其规模之大，远远超出了传统数据库软件工具（包括五个特征：体量、种类、速度、真实性和价值）的采集、存储、管理和分析能力。每天都有数百万所学校、各种赛事和社区产生数亿条体育数据，这体现了体量特征。速度特征可以通过体育数据的增长率来反映。体育大数据种类繁多，因为它包含各种实体和关系，这使得体育大数据系统更具挑战性。
专业体育领域为大数据提供了巨大的机遇，全球市场价值超过 900 亿美元。体育参与者和观众可以不再依赖直觉、经验和口述，而是可以检查揭示真相的数据，以帮助游戏的各个方面。
大数据科学不仅仅是一个时髦的术语。由于大数据解决方案具有管理大数据巨大体量和快速速度的能力，数据科学现在提供了丰富的潜力。然而，仅仅因为一场比赛的结论可能在更大的范围内并不重要，并不意味着它“只是一场游戏”。
高度个性化的体育广播
通过获得不同足球联赛的独家和多年直播权，我们能够更好地了解足球消费者的统计数据以及消费习惯，例如他们是观看精彩片段、完整比赛还是两者都观看。
“随着我们收集更多关于消费者的信息，我们能够为不同的市场构建多样化的报价，并通过可扩展的商业模式与各种组织合作。”
MyCujoo 的 CEO Pedro Presa 这样评价个性化分析
通过大数据分析加速训练成果
为了突出球队和对手的优势和劣势，教练通常需要花费数小时仔细剪辑比赛录像。
然而，使用像 Hudl 这样的程序，可以快速上传比赛录像、创建报告以及与团队分享评论，可以为教练节省大量时间。
数据支持的球员招募
根据 Moneyball 假设，球队可以购买其他球队低估的资产，并出售其他球队高估的资产。
击球手上垒的频率在棒球中称为上垒率，而长打率（球员获得额外垒打，即二垒安打、三垒安打或本垒打的频率）被称为被高估的资产。
上垒率%在成功中起着重要作用，但在球员薪酬中却没有，这表明球员价格低廉但才华横溢。因此，比恩以较低的成本聘用了上垒率较高的球员。
智能运动员恢复跟踪和进步
运动员的训练方式会影响他们的表现。运动员必须确保他们有周密的计划、营养丰富的膳食、晚上有充足的睡眠、有精力进行训练和比赛、遵循正确的训练和锻炼方案，并且有能力应对体育世界带来的精神障碍。
为了他们的利益，有一些应用程序可以向孩子们展示如何处理他们生活的各个方面。
无论是历史信息、关键的记分、算法的绩效预测还是明确的球员统计数据，大数据都是体育产业的重要组成部分。
对球员统计数据、他们的能力和完整表现能力的集体理解是推动专业体育领域结果的因素。无论是专业体育、新手体育还是青少年体育，大数据分析都极大地改变了体育业务。大数据通过将统计数据转化为稳定且易于理解的内容，并管理定性和定量信息，从而改变了体育产业。
主要市场趋势
足球在体育分析市场中占据最大的份额
• 由于人们对欧洲冠军联赛、美国职业足球大联盟、英超联赛和印度超级联赛等足球联赛的兴趣日益浓厚，仅足球就占据了体育分析市场最大的份额。此外，球队和俱乐部与分析公司合作是一个重要的行业趋势。例如，顶级足球体育数据供应商 Opta 已与众多足球联赛和俱乐部合作。无论球员是否控球，Opta 的分析都可以跟踪他们在球场特定区域内所做的每一个动作。
• 总之，竞争水平的提高、为了获得超越对手的优势而需要做出更好的决策、采用球场比赛策略、门票销售以及社交媒体影响力都是影响因素。竞争格局
• 体育分析市场由市场占有率高得多的大型企业控制，并且出现了一些适度的市场整合。就市场份额而言，目前只有少数顶级竞争对手占据市场主导地位。这些占据相当大市场份额的大公司正专注于扩大其在海外的客户群。这些公司正在使用战略合作项目来提高其市场份额和盈利能力。市场参与者还在收购开发体育分析市场技术的初创公司，以增强其产品的能力。
主要参与者
结论
准备工作是运动员表现的关键。利物浦足球俱乐部利用数据科学在最近的英超联赛和冠军联赛中击败对手就是一个很好的例子。利物浦的教练使用数据科学来改变比赛的结果，效果显著——他们毕竟是（2018-19）欧洲冠军联赛和（2019-20）英超联赛的冠军。一些研究人员已经提出了一些方法来解决体育大数据领域的问题，例如在知识图中预测运动员的表现以及寻找冉冉升起的体育新星。然而，根据对该主题文献的分析，一些关键问题的解决方案仍然未知
作者：Bobby Singh