体育数据分析师或许是你的下一个机会

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  本周末看了布拉德皮特演的一部豆瓣高分传记电影《点石成金》(英文原名moneyball),当然这部电影不是赚钱或者炒股的电影,而是一部体育题材的电影。奥克兰运动家棒球队总经理比利·比恩招了一个MIT毕业的完全不懂棒球的数据分析师,如何运用数据去发掘被低估的球员,以小搏大、力抗其它薪资总额比他们多上数倍的大球队的方法。

  这部电影改编自迈克尔·刘易斯(Michael Lewis)的畅销书《点石成金》。有人会质疑说这本书是不是在夸大数据分析的作用,以及现在说的体育大数据是噱头。

  在数据分析时代,我们今天来聊聊体育数据分析。目前体育大数据比较模糊,研究应该是属于体育数据分析(即体育分析)的一部分。体育数据分析的定义(Sports Analytics)是借用体育相关数据(例如运动员统计资料、战术信息等等一系列与研究对象相关的信息)来发掘有价值特征(相关性、隐藏趋势等等),并通过图形、报告等形式传达给终端决策者的一种过程。

  这最早要追溯到1920年英国生理学家A.V.希尔定义了最大摄氧量的概念,来衡量运动员摄入氧气的能力。说到最重要的奠基人,不得不提到一个人:比尔-詹姆斯,被称为棒球统计界的一哥。他出版了《棒球摘要》棒球数据分析的创始人。其棒球分析法被称为Sabermetrics(赛伯计量学,又称棒球统计学),科学地分析并研究棒球比赛,通过对统计学数据的应用来探讨球队赢球和输球的原因。

  《点石成金》电影中讲述的前奥克兰运动家总经理、现棒球运营副总兼小老板比利-比恩则是将棒球数据分析发扬光大之人。02年比恩拒绝了波士顿红袜队老板亨利(也是英超利物浦足球队的老板)的高薪待遇,亨利数学极好,是个重视数据分析的老板,转而邀请了詹姆斯,詹姆斯也用实际行动证明自己不仅是学术派还是运用理论的实践家,棒球数据分析方法指导波士顿红袜队总共四次夺得世界大赛冠军,是MLB联赛在本世纪拿下最多冠军的球队(04,07,13,18)。

  战术制定的分析。通过分析对手技战术和自己的特点制定攻防策略。在2015年的Sloan体育数据分析大会上,25届德甲冠军拜仁慕尼黑俱乐部的首席分析师Michael Niemeyer讲述了当时的教练瓜迪奥拉是如何开始接受并使用数据分析的方法的。在拜仁对战罗马的时候,球员位置的数据表明罗马队的球星托蒂只有在另外两个队友之后的站位才能发挥好,了解这样的信息就能使拜仁以三后卫的阵型仍然能防住罗马锋线的进攻。

  中国女排同样也有数据分析师袁灵犀,现场输入记录,依赖于软件生成数据分析图,每局比赛结束助理教练会把袁灵犀打印出来的技术统计拿给现场指挥的郎导和安导。

  球员评估的分析。帮助球队准确评估球员价值并寻找到适合球队的技战术风格的队员,主要是应用于球探和球员转会市场,也是《点球成金》中主要的应用领域,寻找性价比高,有潜力的运动员。笔者之前有做过一个棒球数据集的分析,评估球员的上垒率的影响因素,下面一张图可以看到(横轴是体重,纵轴是打击率)。

  球员训练反馈的分析。通过传感器收集数据,分析使用者的运动信息(动作速度、角度、幅度、力度等数据,)以及运动习惯(左、右手)来纠正运动姿势并反馈技战术特点统计,以此提高使用者的技战术水平。这个主要是适用于个人运动频次比较高的领域,如棒球,高尔夫等。

  体育竞技是目前体育分析行业发展的核心领域,国际职业体育联盟和球队对体育数字化分析已经有了较为广泛的应用。举个美国大联盟的例子,美国有四大体育联盟MLB(国家棒球联盟),NFL(国家橄榄球联盟),NBA(美职篮),NHL(国家冰球联盟)。我们对比可以发现棒球和篮球中雇佣数据分析师的比例最高。

  全球一线的数据采集商,目前至少有10多家顶级的数据源。国外相关产业起步比较早,发展也比较成熟,Opta、Enetpuls、SportsRadar直接这些就是比较大型和知名的公司,而被足球迷所熟知的几大足球联赛比赛期间的数据统计较多的使用的是OPTA的数据源,此外还有ESPN API, Rapid API, iSportsAPI等数据服务接口不断涌现。

  来自于视频图像中数据;目前这块还不是特别成熟,随着云计算和图像识别,机器学习的发展,相信包括在排球比赛中更多的不是靠分析师手工的输入,让分析书更多关注于分析结果的输出。

  随着科技的发展,体育数据分析,未来会在体育竞技水平提高上扮演者越来越重要的作用,如果你既懂球,也懂数据分析,这是个值得令人期待的领域。

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