Le scraping des données sportives est-il la nouvelle façon de battre vos concurrents ?

Scraping Sports Data peut faire la différence entre la construction d'une équipe gagnante ou perdante. Beaucoup d'entre nous ont peut-être vu ou entendu parler du drame biographique de 2011, Moneyball, qui raconte la tentative d'un manager d'équipe de basket-ball de constituer une équipe gagnante en utilisant des données et un budget limité. Depuis que différentes mesures liées aux athlètes ont été publiées et mises à jour en ligne, les équipes ont utilisé les données pour augmenter les performances, les revenus et le suivi des fans.

Aujourd'hui, les entraîneurs et les managers utilisent les données pour construire une équipe dans laquelle chaque joueur n'est peut-être pas un joueur vedette, mais où chacun se complète et crée ensemble une combinaison gagnante. Auparavant, la plupart des données devaient être récupérées manuellement, ce qui limitait la quantité de données que vous pouviez collecter ou les calculs que vous pouviez exécuter. Aujourd'hui, vous pouvez trouver des données sur n'importe quel joueur sur le Web et ces données sont mises à jour régulièrement. Tout ce dont vous avez besoin est un système de grattage Web en place, où vous pouvez entrer des noms et obtenir les points de données spécifiques que vous souhaitez examiner.

Quelles données sportives pouvez-vous récupérer ?

Internet peut vous fournir des données presque illimitées, mais vous devez disposer d'une liste de points de données pertinents pour votre étude. Les mesures les plus courantes sont les victoires, les défaites, les buts, les passes, les courses et les guichets, mais vous pouvez également approfondir lorsque vous analysez un seul sport. Dans le cas où vous constituez une équipe de première ligue pour le cricket, vous devriez examiner des mesures telles que :

un). Les guichets ont été pris

b). Moyenne au bâton

c). Battant à quel numéro actuellement

ré). Un certain nombre de boules de points par dessus

e). Type de melon

F). La vitesse moyenne des balles.

g). Prises lors des 10 derniers matchs par le gardien

De même, pour une équipe de football, vous examineriez des facteurs tels que :

un). Buts marqués la saison dernière

b). Buts enregistrés

c). Le ratio de tirs cadrés vs tirs hors cible

ré). Rapport tirs/buts

e). Pourcentage de possession de balle

F). Distance totale sprintée

g). Interceptions

En fonction des sports pour lesquels un manager constitue une équipe, il devra se pencher sur différents niveaux de mesures pour s'assurer que la somme correspond à une combinaison gagnante. Grâce à la croissance de l'apprentissage automatique et de l'analyse des mégadonnées, les gestionnaires, les entraîneurs et même les propriétaires d'équipe utilisent une équipe d'ingénieurs en logiciel et de scientifiques des données pour trouver des remplaçants, décider quels joueurs acheter et lesquels abandonner. Ces équipes basées sur les données sont souvent celles qui réussissent le mieux.

L'avantage de gratter les données sportives

La recette gagnante pour tous les sports est censée être un travail acharné et une stratégie, avec une petite pincée de chance. Mais est-ce que l'équipe qui joue le plus fort gagne toujours ? Et comment décidez-vous quelle stratégie est la meilleure sans l'appliquer ? En réalité, vous devez commencer à élaborer une stratégie bien avant le match - les entraîneurs et les managers doivent commencer lorsque l'équipe elle-même est constituée.

Les données sont aujourd'hui la clé du succès dans tous les domaines, et il en va de même pour les espaces verts des événements sportifs. Bien qu'il y ait beaucoup de données à portée de main, il faut les analyser en profondeur, voir quelles observations ont du sens lorsqu'elles sont réellement utilisées, et lesquelles ne le font pas. Il y a pas mal d'essais et d'erreurs qui peuvent être nécessaires au début, mais une fois que vous avez vu votre équipe axée sur les données jouer quelques matchs, vous saurez ce qui manque et ce qui fonctionne.

Les sélectionneurs des équipes nationales ont souvent été tenus pour responsables de la sélection des joueurs uniquement en fonction du "facteur star", de l'intuition et des résultats antérieurs. Les équipes axées sur les données peuvent également faciliter le travail des sélectionneurs nationaux, et ils peuvent même choisir des joueurs de réserve afin d'avoir une équipe presque parfaite pour différents scénarios et contre différents adversaires.

Les défis

Les entraîneurs et les équipes qui s'appuient sur des données pour faire monter le jeu d'un cran doivent s'assurer que les données disponibles sont suffisamment larges pour qu'aucun biais inhérent ne s'infiltre. Par exemple, si vous évaluez un footballeur et que vous n'utilisez que ses métriques des matchs à domicile, vous pourriez être déçu si vous vous attendez à ce qu'il se comporte de la même manière lors des matchs à l'extérieur. Dans un autre cas, lorsque vous évaluez des joueurs de tennis, vous devez évaluer leurs performances sur les différents types de courts séparément - courts durs, courts en terre battue, courts en moquette et courts en gazon.

Évaluer les différents chiffres associés à un seul joueur est beaucoup plus facile que d'évaluer les métriques de centaines de joueurs et de constituer une équipe. Quand il s'agit de construire une équipe, vous ne voudriez pas avoir 11 joueurs avec tous des buteurs. Vous aurez besoin de défenseurs capables de bien défendre et intercepter, de milieux de terrain adeptes des passes et d'attaquants capables de tirer le dernier coup.

En plus de cela, vous auriez également besoin que certains de vos attaquants soient bons pour tirer des corners et des pénalités. Le nombre de facteurs à considérer est presque infini, mais vos chances de gagner augmenteront en fonction du nombre de critères que vous prenez en compte.

Trouver la source des données sportives

Les données et les statistiques ont toujours joué un rôle crucial dans le sport et chaque événement sportif affiche des records et des réalisations importants de joueurs pour que la foule puisse les applaudir. Les commentateurs offrent également aux téléspectateurs des anecdotes intéressantes pendant qu'un jeu est en cours. Les données ont été la raison pour laquelle de nombreux "joueurs vedettes" sont nés et cela attire non seulement les chefs d'équipe, mais aussi les marques qui veulent souvent que les meilleurs buteurs ou les coureurs les plus rapides approuvent leurs produits.

Nous avons parcouru un mile de long à partir de là, et aujourd'hui, nous pouvons utiliser l'analyse de données volumineuses et l'IA pour déverrouiller le code source du sport. Nous pouvons trouver quels facteurs comptent à quel moment, les machines peuvent vous dire les chances d'une équipe de gagner contre une autre avec un haut degré de précision. Aujourd'hui, de nombreuses entreprises utilisent Sports Data pour fournir des chiffres et des statistiques essentiels aux agences de presse, aux passionnés de sport ainsi qu'aux équipes.

Bien que des chiffres uniques puissent être faciles à consommer, des entreprises comme Hudl aident également les entraîneurs et les managers à analyser les enregistrements vidéo d'événements sportifs afin de mieux comprendre les joueurs. Cette tâche qui prenait des heures aux managers est désormais réduite au seul stade de la prise de décision.

Comment tirer parti des données sportives dans les ligues Fantasy ?

Les ligues sportives fantastiques ont commencé comme un passe-temps pour les amateurs de sport. Les utilisateurs choisiraient leurs joueurs préférés pour créer leur équipe de rêve et espèrent qu'ils joueront bien dans la saison à venir. De tels choix aléatoires, généralement motivés par l'instinct, ne portent pas leurs fruits dans la plupart des cas.

Les nouveaux joueurs dans cette arène sont des nerds de données qui extraient plutôt des données du monde réel pour créer une carrière en jouant à des ligues fantastiques. Pour ces nouveaux joueurs, ce n'est plus un pari. Ils extrapolent les données historiques, exécutent des modèles d'apprentissage automatique sur les mesures des joueurs et calculent les probabilités de différents résultats.

Le rôle du Web Scraping

Dans le tableau d'ensemble impliquant les données sportives et l'analyse, le point de départ doit être les données récupérées sur le Web. La raison derrière cela est simple. Supposons que vous suiviez les points marqués par un batteur et que la personne en question joue un match en ce moment même. La seule façon d'obtenir les exécutions mises à jour est de récupérer des données sur le Web. Internet contient non seulement des données sur presque tous les événements sportifs et athlètes individuels, mais est également mis à jour chaque seconde. Le grattage de ces données en temps réel peut vous permettre de créer des solutions qui utilisent toujours les données les plus récentes pour brosser le tableau le plus précis.

Notre équipe de PromptCloud fait un effort supplémentaire pour s'assurer que notre partenaire peut récupérer toutes les données du Web. Que vous ayez besoin de données pour analyser les métriques des joueurs ou leurs points forts sur les réseaux sociaux pour comprendre lequel serait le mieux pour votre tournage publicitaire, nous pouvons vous fournir les données dans un format consommable. Étant l'un des fournisseurs de services DaaS les plus fiables du marché, nous répondons à une variété d'entreprises et notre portefeuille ne cesse de s'étendre à mesure que de nouveaux secteurs et niches se déplacent vers le Web pour gérer leur entreprise en toute simplicité, à l'aide de données.