هل تجريف البيانات الرياضية هو الطريقة الجديدة للتغلب على منافسيك؟

قد يكون استخلاص البيانات الرياضية هو الفرق بين بناء فريق فائز أو خاسر .. قد يكون الكثير منا قد شاهد أو سمع عن دراما السيرة الذاتية لعام 2011 ، Moneyball وهي عبارة عن سرد لمحاولة مدير فريق كرة السلة لتجميع فريق فائز باستخدام البيانات و ميزانية محدودة. منذ أن تم إصدار وتحديث المقاييس المختلفة المتعلقة بالرياضيين عبر الإنترنت ، استخدمت الفرق البيانات لتعزيز الأداء والإيرادات ومتابعة المعجبين.

اليوم ، يستخدم المدربون والمديرون البيانات لبناء فريق قد لا يكون فيه كل لاعب نجمًا ، ولكن حيث يكمل كل لاعب الآخر ويخلق معًا مزيجًا فائزًا. في الأيام السابقة ، كان يجب جلب معظم البيانات يدويًا ، وبالتالي كان هناك قيود على كمية البيانات التي يمكنك جمعها أو الحسابات التي يمكنك تشغيلها. اليوم ، يمكنك العثور على بيانات حول أي لاعب على الويب ويتم تحديث هذه البيانات بانتظام. كل ما تحتاجه هو نظام تجريف للويب ، حيث يمكنك إدخال الأسماء والحصول على نقاط البيانات المحددة التي ترغب في الاطلاع عليها.

ما هي البيانات الرياضية التي يمكنك كشطها؟

يمكن أن يوفر لك الإنترنت بيانات لا حدود لها تقريبًا ، ولكن يجب أن يكون لديك قائمة بنقاط البيانات ذات الصلة بدراستك. المقاييس الأكثر شيوعًا هي المكاسب ، والخسائر ، والأهداف ، والتمريرات ، والجري ، والبويكيت ، ولكن يمكنك أيضًا البحث بشكل أعمق عند تحليل رياضة واحدة. في حال كنت تقوم بتشكيل فريق الدوري الممتاز للكريكيت ، يجب أن تبحث في مقاييس مثل:

أ). تم أخذ الويكيت

ب). متوسط ​​الضرب

ج). الضرب على أي رقم حاليًا

د). عدد الكرات النقطية في كل مرة

ه). نوع الرامي

F). متوسط ​​سرعة الكرات.

ز). الأهداف التي سجلها الحارس في آخر 10 مباريات

وبالمثل ، بالنسبة لفريق كرة القدم ، ستنظر في عوامل مثل:

أ). الأهداف المسجلة في الموسم الماضي

ب). الأهداف المحفوظة

ج). نسبة التسديدات في مقابل التسديدات البعيدة عن المرمى

د). نسبة التسديدات إلى الهدف

ه). نسبة حيازة الكرة

F). مجموع المسافة المقطوعة

ز). اعتراضات

استنادًا إلى الرياضة التي يقوم المدير بتكوين فريق من أجلها ، سيحتاج إلى الخوض في مستويات مختلفة من المقاييس للتأكد من أن المجموع يصل إلى مجموعة فائزة. بفضل نمو التعلم الآلي وتحليلات البيانات الضخمة ، يستخدم المديرون والمدربون وحتى أصحاب الفرق فريقًا من مهندسي البرمجيات وعلماء البيانات للعثور على بدائل ، وتحديد اللاعبين الذين يجب شراؤهم وأيهم يجب التخلي عنه. غالبًا ما تكون هذه الفرق المدعومة بالبيانات هي الأكثر نجاحًا.

ميزة كشط البيانات الرياضية

من المفترض أن تكون الوصفة الفائزة لأي رياضة هي العمل الجاد والاستراتيجية ، مع قليل من الحظ. لكن هل الفريق الذي يلعب بقوة أكبر يفوز دائمًا؟ وكيف تقرر أي استراتيجية أفضل دون تطبيقها؟ في الواقع ، تحتاج إلى البدء في وضع الإستراتيجيات قبل وقت طويل من المباراة - يحتاج المدربون والمديرون إلى البدء عندما يتم تجميع الفريق نفسه.

البيانات هي مفتاح النجاح في كل مجال اليوم ، والأمر نفسه ينطبق على المجالات الخضراء للأحداث الرياضية. في حين أن هناك الكثير من البيانات في متناول اليد ، يحتاج المرء إلى تحليلها بعمق ، ومعرفة أي الملاحظات يكون منطقيًا عند استخدامها الفعلي ، وأيها ليس كذلك. قد يكون هناك قدر كبير من التجربة والخطأ الذي قد يكون مطلوبًا في البداية ولكن بمجرد أن ترى فريقك المعتمد على البيانات يلعب بضع مباريات ، ستعرف ما هو مفقود وما الذي ينجح.

غالبًا ما يتحمل محددو الفرق الوطنية مسؤولية اختيار اللاعبين بناءً على "عامل النجم" والشعور الغريزي والنتائج السابقة. يمكن للفرق التي تعتمد على البيانات أيضًا أن تجعل عمل المحددات الوطنية أسهل ، ويمكنها أيضًا اختيار لاعبين احتياطيين بحيث يكون لديهم فريق شبه مثالي لسيناريوهات مختلفة وضد خصوم مختلفين.

التحديات

يحتاج المدربون والفرق الذين يعتمدون على البيانات لرفع مستوى اللعبة إلى التأكد من أن البيانات المتاحة واسعة بما يكفي بحيث لا يتسلل أي تحيز متأصل. على سبيل المثال ، إذا كنت تقيم لاعبًا وكنت تستخدم مقاييسه فقط من المباريات على أرض الوطن ، قد تشعر بالإحباط إذا كنت تتوقع منه أن يقدم أداءً مشابهًا في المباريات الخارجية. في حالة أخرى ، عندما تقوم بتقييم لاعبي التنس ، فأنت بحاجة إلى تقييم أدائهم في أنواع مختلفة من الملاعب بشكل منفصل - الملاعب الصلبة ، والملاعب الترابية ، وملاعب السجاد ، والملاعب العشبية.

يعد تقييم الأرقام المختلفة المرتبطة بلاعب واحد أسهل بكثير مقارنة بتقييم مقاييس مئات اللاعبين وتكوين فريق. عندما يتعلق الأمر ببناء فريق ، فأنت لا تريد أن يكون لديك 11 لاعباً جميعهم يسجلون الأهداف. ستحتاج إلى مدافعين يستطيعون الدفاع والاعتراض بشكل جيد ، ولاعبي خط وسط بارعون في التمرير ولاعبين إلى الأمام يمكنهم تنفيذ التسديدة النهائية.

علاوة على ذلك ، ستحتاج أيضًا إلى أن يكون بعض مهاجميك جيدين في تنفيذ الضربات الركنية والركلات الترجيحية. عدد العوامل التي يجب مراعاتها غير محدود تقريبًا ، لكن فرصك في الفوز ستزداد بناءً على عدد المقاييس التي تأخذها في الاعتبار.

البحث عن مصدر البيانات الرياضية

لطالما لعبت البيانات والإحصاءات دورًا حاسمًا في الرياضة وكل حدث رياضي يعرض سجلات وإنجازات مهمة للاعبين لتشجيع الجماهير. يقوم المعلقون أيضًا بتدليل المشاهدين بمعلومات شيقة أثناء تشغيل اللعبة. كانت البيانات هي السبب وراء ولادة العديد من "اللاعبين النجوم" ، وهذا لا يجذب مديري الفرق فحسب ، بل يجذب أيضًا العلامات التجارية التي غالبًا ما تريد أعلى الهدافين أو أسرع العدائين لتأييد منتجاتهم.

لقد قطعنا خطوة طويلة من هناك ، واليوم يمكننا استخدام تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لإلغاء تأمين الكود المصدري للرياضة. يمكننا العثور على العوامل التي يتم احتسابها في أي وقت ، ويمكن للآلات إخبارك بفرص فوز فريق ما ضد فريق آخر بدرجة عالية من الدقة. اليوم ، تستخدم العديد من الشركات "البيانات الرياضية" لتوفير أرقام وإحصاءات أساسية لوكالات الأخبار وعشاق الرياضة وكذلك الفرق.

في حين أنه قد يكون من السهل استهلاك الأرقام الفردية ، فإن شركات مثل Hudl تساعد المدربين والمديرين أيضًا في تحليل تسجيلات الفيديو للأحداث الرياضية لفهم اللاعبين بشكل أفضل. هذه المهمة التي استغرقت ساعات للمديرين قد تم الآن تقليصها إلى مرحلة صنع القرار فقط.

كيف يمكنك الاستفادة من البيانات الرياضية في دوريات الفنتازيا؟

بدأت البطولات الرياضية الخيالية كهواية لعشاق الرياضة. سيختار المستخدمون لاعبيهم المفضلين لإنشاء فريق أحلامهم ويأملون أن يلعبوا بشكل جيد في الموسم المقبل. مثل هذه الاختيارات العشوائية ، التي عادة ما تكون مدفوعة بالغرائز ، تفشل في تحقيق نتائج في معظم المناسبات.

اللاعبون الجدد في هذا المجال هم مهووسون بالبيانات الذين يقومون بدلاً من ذلك بسحب بيانات من العالم الحقيقي لخلق حياة مهنية خارجة عن لعب بطولات الدوري الخيالية. بالنسبة لهؤلاء اللاعبين الجدد ، لم يعد الأمر مجرد مقامرة. إنهم يستنبطون البيانات التاريخية ، ويشغلون نماذج التعلم الآلي على مقاييس اللاعب ، ويحسبون احتمالات النتائج المختلفة.

دور تجريف الويب

في الصورة الأكبر التي تتضمن بيانات رياضية وتحليلات ، يجب أن تكون نقطة البداية عبارة عن بيانات مأخوذة من الويب. السبب وراء هذا بسيط. لنفترض أنك تتعقب الجري الذي سجله رجل المضرب ، والشخص المعني يلعب مباراة في الوقت الحالي. الطريقة الوحيدة للحصول على عمليات التشغيل المحدثة هي إذا قمت بكشط البيانات من الويب. لا يحتفظ الإنترنت فقط ببيانات كل حدث رياضي والرياضيين الفرديين فحسب ، بل يتم تحديثه أيضًا كل ثانية. يمكن أن يمكّنك تجريف هذه البيانات في الوقت الفعلي من إنشاء حلول تستخدم دائمًا أحدث البيانات لرسم الصورة الأكثر دقة.

يبذل فريقنا في PromptCloud شوطًا إضافيًا للتأكد من أن شريكنا يمكنه كشط أي بيانات من الويب. سواء كنت بحاجة إلى بيانات لتحليل مقاييس المشغل أو أبرز وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بهم لفهم أيها سيكون الأفضل لتصوير إعلانك ، يمكننا تزويدك بالبيانات بتنسيق قابل للاستهلاك. لكوننا أحد مزودي خدمة DaaS الأكثر ثقة في السوق ، فإننا نلبي احتياجات مجموعة متنوعة من الأعمال وتستمر محفظتنا في التوسع مع انتقال القطاعات والمنافذ الجديدة إلى الويب لإدارة أعمالهم بسهولة ، بمساعدة البيانات.