Raschiare i dati sportivi è il nuovo modo per battere la concorrenza?

Raschiare i dati sportivi può fare la differenza tra costruire una squadra vincente o perdente. Molti di noi potrebbero aver visto o sentito parlare del dramma biografico del 2011, Moneyball, che è un resoconto del tentativo del manager di una squadra di basket di assemblare una squadra vincente utilizzando dati e un budget limitato. Da quando sono state pubblicate e aggiornate online diverse metriche relative agli atleti, le squadre hanno utilizzato i dati per aumentare le prestazioni, le entrate e il seguito dei fan.

Oggi, allenatori e dirigenti utilizzano i dati per costruire una squadra in cui ogni giocatore potrebbe non essere un fuoriclasse, ma in cui ognuno si integra con un altro e insieme creano una combinazione vincente. In passato, la maggior parte dei dati doveva essere recuperata manualmente e quindi c'era una limitazione alla quantità di dati che si potevano raccogliere o ai calcoli che si potevano eseguire. Oggi puoi trovare dati su qualsiasi giocatore sul web e questi dati vengono aggiornati regolarmente. Tutto ciò che devi avere è un sistema di web scraping in atto, in cui puoi inserire nomi e ottenere i punti dati specifici che desideri guardare.

Quali dati sportivi puoi raschiare?

Internet può fornirti dati quasi illimitati, ma devi avere un elenco di punti dati rilevanti per il tuo studio. Le metriche più comuni sono vittorie, sconfitte, gol, passaggi, corse e wicket, ma puoi anche scavare più a fondo quando analizzi un singolo sport. Nel caso in cui stai mettendo insieme una squadra della Premier League per il cricket, dovresti guardare metriche come:

un). I wicket sono stati presi

b). Media battuta

c). Battendo a quale numero attualmente

d). Un certo numero di palline di punti per over

e). Tipo di bombetta

f). La velocità media delle palline.

g). Catture nelle ultime 10 partite del portiere

Allo stesso modo, per una squadra di calcio, dovresti considerare fattori come:

un). Gol segnati nella scorsa stagione

b). Gol salvati

c). Il rapporto tra tiri effettuati e tiri fuori bersaglio

d). Rapporto tiri in rete

e). Percentuale di possesso palla

f). Distanza totale percorsa

g). Intercettazioni

In base agli sport per i quali un manager sta mettendo insieme una squadra, lui o lei dovrà entrare in diversi livelli di metriche per assicurarsi che la somma si trasformi in una combinazione vincente. Grazie alla crescita dell'apprendimento automatico e dell'analisi dei big data, manager, allenatori e persino proprietari di team utilizzano un team di ingegneri del software e data scientist per trovare sostituti, decidere quali giocatori acquistare e quali lasciare andare. Questi team supportati dai dati sono spesso quelli di maggior successo.

Il vantaggio di raschiare i dati sportivi

La ricetta vincente per qualsiasi sport dovrebbe essere il duro lavoro e la strategia, con un pizzico di fortuna. Ma vince sempre la squadra che gioca di più? E come si fa a decidere quale strategia è migliore senza applicarla? In realtà, devi iniziare a elaborare strategie molto prima della partita: allenatori e manager devono iniziare quando la squadra stessa viene assemblata.

I dati sono oggi la chiave del successo in ogni campo, e lo stesso vale per i campi verdi degli eventi sportivi. Sebbene ci siano molti dati a portata di mano, è necessario analizzarli a fondo, vedere quali osservazioni hanno senso quando messe in pratica e quali no. All'inizio potrebbero essere necessari un po' di tentativi ed errori, ma una volta che hai visto la tua squadra basata sui dati giocare alcune partite, sapresti cosa manca e cosa sta funzionando.

I selezionatori delle squadre nazionali sono stati spesso ritenuti responsabili della scelta dei giocatori solo in base al "fattore stella", all'istinto e ai risultati precedenti. I team basati sui dati possono anche semplificare il lavoro dei selettori nazionali e possono persino scegliere giocatori di riserva in modo da avere una squadra quasi perfetta per diversi scenari e contro diversi avversari.

Le sfide

Gli allenatori e le squadre che fanno affidamento sui dati per migliorare il gioco, devono assicurarsi che i dati a disposizione siano sufficientemente ampi in modo che non si insinuino pregiudizi intrinseci. Ad esempio, se stai valutando un calciatore e utilizzi solo le sue metriche dalle partite in casa, potresti essere deluso se ti aspetti che si comporti allo stesso modo nelle partite in trasferta. In un altro caso, quando si valutano i giocatori di tennis, è necessario valutare le loro prestazioni sui diversi tipi di campi separatamente: campi in cemento, terra battuta, campi in moquette e campi in erba.

Valutare le diverse figure associate a un singolo giocatore è molto più semplice rispetto a valutare le metriche di centinaia di giocatori e mettere insieme una squadra. Quando si tratta di costruire una squadra, non vorresti avere 11 giocatori con tutti loro come marcatori. Avrai bisogno di difensori che sappiano difendere e intercettare bene, centrocampisti abili nei passaggi e attaccanti che sappiano tirare il tiro finale.

Inoltre, dovresti anche che alcuni dei tuoi attaccanti siano bravi a prendere angoli e rigori. Il numero di fattori da considerare è quasi infinito, ma le tue possibilità di vincita aumenteranno in base al numero di parametri che prendi in considerazione.

Trovare la fonte dei dati sportivi

I dati e le statistiche hanno sempre svolto un ruolo cruciale nello sport e ogni singolo evento sportivo mostra importanti record e risultati dei giocatori per il tifo del pubblico. I commentatori concedono agli spettatori anche curiosità interessanti mentre un gioco è in corso. I dati sono stati il ​​motivo per cui sono nati molti "fuoriclasse" e questo non solo attrae i team manager ma anche i marchi che spesso vogliono che i marcatori più alti o i corridori più veloci sostengano i loro prodotti.

Da lì abbiamo fatto un passo di un miglio e oggi possiamo utilizzare l'analisi dei big data e l'intelligenza artificiale per sbloccare il codice sorgente degli sport. Possiamo trovare quali fattori contano a che ora, Machines può dirti le possibilità che una squadra vinca contro un'altra con un alto grado di precisione. Oggi, più aziende utilizzano Sports Data per fornire dati e statistiche essenziali alle agenzie di stampa, agli appassionati di sport e alle squadre.

Sebbene le singole cifre possano essere facili da consumare, aziende come Hudl stanno anche aiutando allenatori e manager ad analizzare le registrazioni video di eventi sportivi per capire meglio i giocatori. Questo compito, che richiedeva ore per i manager, è stato ora ridotto solo alla fase decisionale.

Come puoi sfruttare i dati sportivi nelle leghe fantasy?

I campionati di sport fantasy sono nati come hobby per gli appassionati di sport. Gli utenti sceglierebbero i loro giocatori preferiti per creare la loro squadra dei sogni e sperano che abbiano giocato bene nella prossima stagione. Tali scelte casuali, di solito guidate dall'istinto, non danno risultati nella maggior parte delle occasioni.

I nuovi giocatori in questa arena sono nerd dei dati che stanno invece estraendo dati dal mondo reale per creare una carriera giocando a campionati fantasy. Per questi nuovi giocatori, non è più una scommessa. Stanno estrapolando dati storici, eseguendo modelli di apprendimento automatico sulle metriche dei giocatori e calcolando le probabilità di risultati diversi.

Il ruolo del web scraping

Nel quadro più ampio che coinvolge i dati sportivi e l'analisi, il punto di partenza devono essere i dati prelevati dal web. Il motivo alla base di questo è semplice. Supponiamo che tu stia monitorando i punti segnati da un battitore e che la persona in questione stia giocando una partita proprio in quel momento. L'unico modo in cui avresti le corse aggiornate è se estrai i dati dal web. Internet non solo contiene i dati di quasi tutti gli eventi sportivi e dei singoli atleti, ma viene anche aggiornato ogni secondo. Raschiare questi dati in tempo reale può consentire di creare soluzioni che utilizzano sempre i dati più recenti per dipingere l'immagine più accurata.

Il nostro team di PromptCloud fa un ulteriore passo avanti per assicurarsi che il nostro partner possa acquisire qualsiasi dato dal Web. Sia che tu abbia bisogno di dati per analizzare le metriche dei giocatori o dei loro punti salienti sui social media per capire quale sarebbe il migliore per il tuo servizio pubblicitario, possiamo fornirti i dati in un formato consumabile. Essendo uno dei fornitori di servizi DaaS più affidabili sul mercato, ci rivolgiamo a una varietà di aziende e il nostro portafoglio continua ad espandersi man mano che nuovi settori e nicchie si spostano sul Web per gestire facilmente la propria attività, con l'aiuto dei dati.