释放大数据力量：革新体育分析
体育运动正变得更具竞争性和趣味性，这很大程度上要归功于大数据。自 20 世纪 90 年代以来，从次级联赛到职业运动员，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策略。比赛的胜利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。
大数据会歪曲现实吗？
人们普遍认为，正如你吃什么就会成为什么一样，你的想法和行为也会受到你接触到的材料的影响。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，这常常让人怀疑试图使打折的结果正常化的尝试。
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：容量、多样性、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体育数据集合，它非常庞大，可以获取、存储、管理和分析远远超出传统数据库软件工具的能力，包括五个特征：容量、多样性、速度、准确性和价值。每天有数百万所学校、各种赛事和社区产生数亿条体育数据，这代表了容量特征。速度特征可以通过体育数据的增长率来反映。体育大数据的多样性源于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会，全球市场价值超过 900 亿美元。体育参与者和观众可以检查揭示真实故事的数据，以帮助游戏的各个方面，而不是依赖直觉、经验和讲故事。
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容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在更大的范围内可能并不重要，并不意味着它“只是一场比赛”。
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特征以及消费习惯——例如，他们是观看精彩片段，还是观看完整的比赛，或者两者都观看。
“随着我们收集更多关于消费者的数据，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 的首席执行官 Pedro Presa 这样评价个性化分析
通过大数据分析加速训练效果
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、创建报告以及与球队分享评论，这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被称为上垒率，而长打率（球员获得额外垒打——二垒安打、三垒安打或本垒打的频率）被称为被高估的资产。
上垒率在成功中发挥了重要作用，但在球员薪酬中却没有，这表明球员很便宜但很有天赋。因此，比恩以较低的成本雇佣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精心计划的、营养丰富的膳食，晚上获得足够的睡眠，有精力进行训练和比赛，遵循适当的训练和锻炼计划，并且能够应对体育界带来的精神障碍。
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所有这些方面。
无论是历史信息、关键的记分、算法的性能预测，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、他们的能力和完整的表现能力的集体理解是推动职业体育领域结果的因素。大数据分析极大地改变了体育业务，无论是职业体育、新手体育还是青少年体育。大数据通过将统计数据转化为稳定和可理解的内容，以及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
• 由于对欧洲冠军联赛、MLS、EPL 和 ISL 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中最大的份额。此外，团队和俱乐部与分析公司合作是行业的一个大趋势。例如，Opta 是足球体育数据的顶级供应商，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的每一个动作。
• 总之，竞争水平的提高、获得超越竞争对手的优势所需的更好的决策、在球场上制定比赛策略、门票销售和社交媒体影响力都是影响因素。竞争格局
• 体育分析市场由具有更大市场份额的大型企业控制，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。这些占据可观市场份额的大公司正专注于扩大其在国外的客户群。这些公司正在利用战略合作项目来增加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称霸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，因为他们在比赛中发挥了巨大的作用——毕竟，他们是（2018-19 赛季）欧洲冠军联赛和（2019-20 赛季）英超联赛的冠军。一些研究人员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体育界的新星。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