Ist das Scraping von Sportdaten der neue Weg, um Ihre Konkurrenz zu schlagen?

Das Scraping von Sportdaten kann der Unterschied zwischen dem Aufbau eines Sieger- oder Verliererteams sein. Viele von uns haben vielleicht das biografische Drama Moneyball aus dem Jahr 2011 gesehen oder davon gehört, das einen Bericht über den Versuch eines Managers eines Basketballteams darstellt, mithilfe von Daten und a ein Gewinnerteam zusammenzustellen begrenztes Budget. Seitdem verschiedene Metriken in Bezug auf Athleten online veröffentlicht und aktualisiert wurden, haben Teams die Daten verwendet, um Leistung, Umsatz und Fangemeinde zu steigern.

Heutzutage verwenden Trainer und Manager Daten, um ein Team aufzubauen, in dem jeder Spieler vielleicht kein Starspieler ist, sich aber gegenseitig ergänzt und zusammen eine erfolgreiche Kombination bildet. Früher mussten die meisten Daten manuell abgerufen werden, und daher war die Menge der Daten, die Sie sammeln konnten, oder die Berechnungen, die Sie ausführen konnten, begrenzt. Heute können Sie Daten zu jedem Spieler im Internet finden und diese Daten werden regelmäßig aktualisiert. Alles, was Sie brauchen, ist ein Web-Scraping -System, in das Sie Namen eingeben und die spezifischen Datenpunkte abrufen können, die Sie sich ansehen möchten.

Welche Sportdaten können Sie kratzen?

Das Internet kann Ihnen nahezu unbegrenzte Daten liefern, aber Sie benötigen eine Liste mit Datenpunkten, die für Ihre Studie relevant sind. Die gängigsten Metriken sind Siege, Niederlagen, Tore, Pässe, Runs und Wickets, aber Sie können auch tiefer gehen, wenn Sie eine einzelne Sportart analysieren. Falls Sie ein Premier-League-Team für Cricket zusammenstellen, sollten Sie sich folgende Metriken ansehen:

a). Pforten wurden genommen

b). Schlagdurchschnitt

c). Schlagen bei welcher Nummer derzeit

d). Eine Anzahl Punktbälle pro Over

e). Bowler-Typ

f). Die durchschnittliche Geschwindigkeit der Bälle.

g). Fänge in den letzten 10 Spielen durch den Torwart

In ähnlicher Weise würden Sie bei einer Fußballmannschaft auf Faktoren achten wie:

a). In der letzten Saison erzielte Tore

b). Tore gespeichert

c). Das Verhältnis zwischen Schüssen auf und Schüssen neben das Ziel

d). Schuss-zu-Tor-Verhältnis

e). Prozentsatz des Ballbesitzes

f). Gesamtstrecke gesprintet

g). Abfangen

Basierend auf den Sportarten, für die ein Manager ein Team zusammenstellt, muss er oder sie auf verschiedene Ebenen von Metriken gehen, um sicherzustellen, dass die Summe eine Gewinnkombination ergibt. Dank des Wachstums von maschinellem Lernen und Big-Data-Analysen setzen Manager, Trainer und sogar Teambesitzer ein Team von Softwareingenieuren und Datenwissenschaftlern ein, um Ersatz zu finden und zu entscheiden, welche Spieler gekauft und welche entlassen werden sollen. Diese datengestützten Teams sind oft die erfolgreichsten.

Der Vorteil des Scraping von Sportdaten

Das Erfolgsrezept für jeden Sport soll harte Arbeit und Strategie sein, mit einer kleinen Prise Glück. Aber gewinnt immer die Mannschaft, die härter spielt? Und wie entscheiden Sie, welche Strategie besser ist, ohne sie anzuwenden? In Wirklichkeit müssen Sie lange vor dem Spiel mit der Strategieplanung beginnen – Trainer und Manager müssen damit beginnen, wenn die Mannschaft selbst zusammengestellt wird.

Daten sind heute in allen Bereichen der Schlüssel zum Erfolg, so auch auf der grünen Wiese von Sportveranstaltungen. Obwohl viele Daten zur Verfügung stehen, muss man sie gründlich analysieren, um zu sehen, welche Beobachtungen sinnvoll sind, wenn sie in die Praxis umgesetzt werden, und welche nicht. Am Anfang ist möglicherweise einiges an Trial-and-Error erforderlich, aber wenn Sie Ihr datengesteuertes Team ein paar Spiele spielen sehen, wissen Sie, was fehlt und was funktioniert.

Selektoren für Nationalmannschaften wurden oft dafür verantwortlich gemacht, Spieler nur auf der Grundlage des „Starfaktors“, des Bauchgefühls und früherer Ergebnisse auszuwählen. Datengesteuerte Teams können auch die Arbeit der nationalen Selektoren erleichtern, und sie können sogar Ersatzspieler auswählen, sodass sie für verschiedene Szenarien und gegen verschiedene Gegner ein nahezu perfektes Team haben.

Die Herausforderungen

Trainer und Teams, die sich auf Daten verlassen, um das Spiel zu verbessern, müssen sicherstellen, dass die verfügbaren Daten breit genug sind, damit sich keine inhärenten Vorurteile einschleichen. Zum Beispiel, wenn Sie einen Fußballer bewerten und nur seine Metriken verwenden von den Heimspielen, Sie könnten enttäuscht sein, wenn Sie erwarten, dass er in Auswärtsspielen ähnlich abschneidet. In einem anderen Fall, wenn Sie Tennisspieler bewerten, müssen Sie ihre Leistung auf den verschiedenen Arten von Plätzen separat bewerten – Hartplätze, Sandplätze, Teppichplätze und Rasenplätze.

Die Bewertung der verschiedenen Zahlen, die mit einem einzelnen Spieler verbunden sind, ist viel einfacher als die Bewertung der Metriken von Hunderten von Spielern und die Zusammenstellung eines Teams. Wenn es darum geht, ein Team aufzubauen, möchten Sie nicht 11 Spieler haben, die alle Torschützen sind. Sie brauchen Verteidiger, die gut verteidigen und abfangen können, Mittelfeldspieler, die geschickt passen, und Stürmer, die den letzten Schuss abgeben können.

Darüber hinaus müssten Sie auch einige Ihrer Stürmer haben, die gut darin sind, Ecken und Elfmeter auszuführen. Die Anzahl der zu berücksichtigenden Faktoren ist nahezu unendlich, aber Ihre Gewinnchancen steigen je nachdem, wie viele Maßstäbe Sie berücksichtigen.

Suche nach der Quelle von Sportdaten

Daten und Statistiken haben im Sport schon immer eine entscheidende Rolle gespielt, und jedes einzelne Sportereignis zeigt wichtige Rekorde und Erfolge von Spielern, die das Publikum bejubeln kann. Kommentatoren verwöhnen die Zuschauer auch mit interessanten Kleinigkeiten, während ein Spiel läuft. Daten waren der Grund, warum viele „Starspieler“ geboren wurden, und das zieht nicht nur Teammanager an, sondern auch Marken, die oft wollen, dass die Torschützenkönige oder die schnellsten Läufer ihre Produkte unterstützen.

Von da an haben wir einen kilometerlangen Schritt gemacht, und heute können wir Big-Data-Analysen und KI verwenden, um den Quellcode des Sports freizuschalten. Wir können herausfinden, welche Faktoren wann zählen, Maschinen können Ihnen mit hoher Präzision die Chancen auf einen Sieg eines Teams gegen ein anderes sagen. Heutzutage verwenden mehrere Unternehmen Sportdaten, um Nachrichtenagenturen, Sportbegeisterten und Mannschaften wichtige Zahlen und Statistiken zur Verfügung zu stellen.

Während einzelne Zahlen leicht zu konsumieren sind, helfen Unternehmen wie Hudl auch Trainern und Managern bei der Analyse von Videoaufzeichnungen von Sportveranstaltungen, um Spieler besser zu verstehen. Diese Aufgabe, die für Manager Stunden in Anspruch nahm, wurde jetzt nur noch auf die Phase der Entscheidungsfindung reduziert.

Wie können Sie Sportdaten in Fantasy-Ligen nutzen?

Fantasy-Sportligen begannen als Hobby für Sportfans. Die Benutzer würden ihre Lieblingsspieler auswählen, um ihr Traumteam zusammenzustellen, und hoffen, dass sie in der kommenden Saison gut spielen. Solche zufälligen Auswahlen, die normalerweise von Instinkten getrieben werden, zahlen sich in den meisten Fällen nicht aus.

Die neuen Spieler in diesem Bereich sind Daten-Nerds, die stattdessen Daten aus der realen Welt ziehen, um eine Karriere aus dem Spielen von Fantasy-Ligen aufzubauen. Für diese neuen Spieler ist es kein Glücksspiel mehr. Sie extrapolieren historische Daten, führen maschinelle Lernmodelle auf Spielermetriken aus und berechnen Wahrscheinlichkeiten verschiedener Ergebnisse.

Die Rolle des Web Scraping

Im Gesamtbild von Sportdaten und Analysen müssen Daten aus dem Internet als Ausgangspunkt dienen. Der Grund dafür ist einfach. Angenommen, Sie verfolgen die von einem Schlagmann erzielten Runs, und die betreffende Person spielt gerade ein Match. Die einzige Möglichkeit, die aktualisierten Läufe zu erhalten, besteht darin, Daten aus dem Internet zu kratzen. Das Internet enthält nicht nur Daten von fast jedem Sportereignis und einzelnen Athleten, sondern wird auch sekündlich aktualisiert. Durch das Scraping dieser Daten in Echtzeit können Sie Lösungen erstellen, die immer die neuesten Daten verwenden, um das genaueste Bild zu zeichnen.

Unser Team bei PromptCloud geht noch einen Schritt weiter, um sicherzustellen, dass unser Partner alle Daten aus dem Internet entfernen kann. Ganz gleich, ob Sie Daten zur Analyse von Spielermetriken oder deren Social-Media-Highlights benötigen, um zu verstehen, welches für Ihren Werbedreh am besten geeignet ist, wir können Ihnen die Daten in einem konsumierbaren Format zur Verfügung stellen. Als einer der vertrauenswürdigsten DaaS-Dienstleister auf dem Markt beliefern wir eine Vielzahl von Unternehmen und unser Portfolio wird ständig erweitert, da neuere Sektoren und Nischen ins Internet wechseln, um ihr Geschäft mit Hilfe von Daten problemlos zu führen.