如果我们谈论的是体育分析，我必须提到“点球成金”的参考。老实说，体育分析已经从《点球成金》时代走了很长一段路。《点球成金》开始了，而且，孩子! 今天的球势头强劲吗?更好的技术令人惊讶地先进的实时视频数据采集和先进的分析一直在发展，体育分析已经成为最动态的领域之一。
体育分析能有多强大?
分析学已经不仅仅是在纸面上追踪数据和获得可操作的见解。如今，实时视频被用来寻找关键的分析点。如果你对体育分析感兴趣，你可能听说过SportVU公司。SportVU是一个悬挂在教练席椽子上的摄像机系统，或者任何可以利用摄像机拍摄比赛区域全景的地方。摄像机以每秒25帧的速度捕捉数据。以棒球或篮球为例，摄像机实时跟踪球的每一个动作和球员在比赛中的位置。分析公司根据记录的数据提供统计数据，并结合最新的统计算法和软件。
利用玩家跟踪，分析公司可以提供关于玩家的性能指标。以上面的例子为例，一个简单的问题是，球员X,Y, Z在a,B, c点的位置是什么，当球在a,B, c点的时候，球员的位置是什么。今天，它是NBA官方的跟踪合作伙伴!还有许多类似的工具，如IBM Slamtracker用于网球和回放技术。
所有不同类型的分析适合每种运动吗?
绝对不是!每一项运动都是独一无二的，对每一项运动的分析方法也会有所不同。对于所有体育项目来说，预测分析都有一个共同点，那就是“更多的数据会带来更好的结果”。当数据较少、关键交互的线性度较低时，预测分析尤其困难。
一个理想的例子就是足球运动。使用不那么复杂的度量标准，团队组成可能会有很大的差异。这使得可用的数据对预测没有太大帮助。以生理指标为例，足球远远领先于曲线。拥有更多的数据绝对是更有利的。就像分析显示了棒球比赛中投球框架(在边界附近投球的艺术似乎是一种打击)的效果一样。进攻线在足球比赛中也能从大量的数据中获益。
我们谈论过足球、棒球、足球和篮球的数据。所有的运动都没有相同的测试标准。它们在度量的度量标准方面有所不同。它可能是球员的配置，距离管理，吞吐量转换等。所有这些将不适用于所有的运动。以最非传统的方式找到使用这些方法的创新方法，将真正帮助您获得分析优势。
赛车的世界
当你以在球场上进行的团队运动为例，数据是在球场上测量的，分析是在比赛结束后进行的。是的，数据是实时测量的，但是分析是在游戏结束后进行的。对游戏进行审查，高级分析有助于得出结论，并将必要的变化纳入实践，并从以下游戏中充分发挥作用。当涉及到赛车运动的世界，这是一个完全不同的球类运动，数据是实时记录的，分析是实时的，并采取行动的解决方案在比赛中结合。高级分析在赛车运动中的力量是无与伦比的。
让我举个例子让你们更好地理解
我不想给你们举一个在技术上过于详细的例子你们最终会想"这有什么意义? "
2005年摩纳哥大奖赛!
舒马赫撞上了大卫·库塔。舒马赫的鼻翼脱落，库塔的悬吊系统无法修复。所有其他的司机都接近那个满是残骸和碰撞车辆的拐弯处。警察部署了安全车。
在安全车期间，所有司机做的最合乎逻辑的事情就是进站，换轮胎，加油，然后再出来赢球。当迈凯轮车队通过无线电通知并要求基米不要站在场外时，迈凯轮车队赢得了比赛。起初，这似乎是一个糟糕的举动。然而，基米在几圈内迅速开火，并将领先优势提高到35秒。他在第42圈发车，并以13秒的领先，全新的轮胎和燃料完成了比赛。飞芬兰人抓住了P1!
那么是什么让迈凯轮做出如此勇敢的决定呢?这是很多分析人员的智慧他们在做实时计算比如有多少燃料，由于燃料减少汽车有多轻，轮胎能撑多久，风阻力，平均跑圈时间，跑圈时间偏差等等。所有这些都是实时完成的，在几分钟内就可以做出决定。在我看来，这可能是F1车队第一次使用实时高级分析一场比赛!
摩托运动中使用机器学习和人工智能最突出的例子是Moto GP。当杜卡蒂(Ducati)与埃森哲(Accenture)合作，转而求助于AI和ML时，人们对这个决定相当冷嘲热讽。他们决定从2012年开始使用这种方法。杜卡蒂在冠军争夺者中无处可寻。只有亚玛人和本田人在统治。需要改变的事情。在自行车上安装了100个物联网传感器来跟踪性能数据。在不同的条件下，使用模拟和自行车性能评估报告创建了新的视角。采用先进的分析和ML技术来模拟以前成功测试的数据。这有助于工程师为任何比赛优化自行车配置。在一个赛季有18场比赛，许多配置和模拟测试，以准备任何场景，并确保自行车在任何时候以最大的能力执行。这些变化的影响是显而易见的。一个设置的变化会触发另一个设置的变化，这是可以预测的。即使不进行测试，也可以预测配置中的潜在变化可能产生的影响。这使得这个策略在比赛当天非常稳固。
杜卡蒂成功地让他们的自行车在每一个转弯时都变得更加智能，下面是他们的方法:
数据由自行车上的传感器采集，并采用分析算法。
真正的洞察力是使用改变自行车配置的变量，如跟踪条件，橡胶化合物和智能测试。
在大量的轨道和天气条件下，对自行车的性能进行了模拟和监测。Ducati Corse将ML技术与物联网传感器的数据相结合，省去了传统跟踪测试的大量工作。
专门的数据可视化工具设计来查看这些特定的数据，为工程师提供了优化自行车配置和实现更快的圈速的新方法。
现在你知道了为什么安德雷亚·多维齐奥索和Lorenzo要在2018年让这条轨道着火了。
保持领先
分析在体育领域的重要性可以被体育产业的每一个人感觉到。分析提供洞察，分析提供结果，实时太!当今世界上的每一项运动都在进行某种分析。总有一个专门的分析师团队，他们孜孜不倦地为提高业绩提供见解。最好的球队在各自的运动遵循严格的分析实践和先进的分析给他们的竞争优势和比其他更好!
苏哈塔桑达尔：是一名经验丰富的市场营销专业人员，在人力资源方面很有天赋。他喜欢阅读和写作与大数据、分析和体育相关的话题。他是一名热爱旅行的职业网球运动员。
閱讀更多 新鄉市網站建設 的文章
