스포츠 데이터 스크래핑이 경쟁을 이기는 새로운 방법입니까?

스포츠 데이터 를 긁어내는 것은 승패를 가르는 차이일 수 있습니다.. 우리 중 많은 사람들이 2011년 전기 드라마 머니볼을 보거나 들었을 것입니다. 제한된 예산. 운동선수와 관련된 다양한 지표가 온라인으로 공개되고 업데이트된 이후로 팀은 이 데이터를 사용하여 성과, 수익 및 팬 팔로잉을 향상시켜 왔습니다.

오늘날 코치와 감독은 데이터를 사용하여 각 선수가 스타 선수가 아닐 수 있지만 서로를 보완하고 함께 승리하는 조합을 만드는 팀을 구성하고 있습니다. 초기에는 대부분의 데이터를 수동으로 가져와야 했기 때문에 수집할 수 있는 데이터의 양이나 실행할 수 있는 계산에 제한이 있었습니다. 오늘날 웹에서 모든 플레이어의 데이터를 찾을 수 있으며 이 데이터는 정기적으로 업데이트됩니다. 웹 스크래핑 시스템만 있으면 이름을 입력하고 보고 싶은 특정 데이터 포인트를 얻을 수 있습니다.

어떤 스포츠 데이터를 스크랩할 수 있습니까?

인터넷은 거의 무한한 데이터를 제공할 수 있지만 연구와 관련된 데이터 포인트 목록이 있어야 합니다. 가장 일반적인 메트릭은 승, 패, 골, 패스, 득점 및 위켓이지만 단일 스포츠를 분석할 때 더 깊이 파고들 수도 있습니다. 크리켓을 위한 프리미어 리그 팀을 구성하는 경우 다음과 같은 지표를 살펴봐야 합니다.

ㅏ). 개찰구를 가져갔다

비). 타율

씨). 현재 어느 수로의 타율

디). 오버당 도트볼의 수

이자형). 중산형

에프). 공의 평균 속도.

g). 골키퍼의 최근 10경기에서 잡은 수

마찬가지로 축구팀의 경우 다음과 같은 요소를 살펴봅니다.

ㅏ). 지난 시즌 득점

비). 저장된 목표

씨). 온샷과 오프 타겟 샷의 비율

디). 슛 대 골 비율

이자형). 볼 소유 비율

에프). 전력 질주한 총 거리

g). 가로채기

관리자가 팀을 구성하는 스포츠를 기반으로 하여 합계가 승리하는 조합이 되도록 하기 위해 여러 수준의 측정항목을 검토해야 합니다. 머신 러닝과 빅 데이터 분석의 성장 덕분에 관리자, 코치, 심지어 팀 소유자까지도 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자로 구성된 팀을 사용하여 대체품을 찾고 구매할 플레이어와 포기할 플레이어를 결정합니다. 이러한 데이터 기반 팀이 가장 성공적인 팀인 경우가 많습니다.

스포츠 데이터 스크랩의 장점

모든 스포츠에서 승리하는 비법은 약간의 행운과 함께 열심히 일하고 전략을 세워야 합니다. 하지만 더 열심히 하는 팀이 항상 이기나요? 그리고 어떤 전략을 적용하지 않고 더 나은지 어떻게 결정합니까? 실제로는 경기가 시작되기 훨씬 전에 전략 수립을 시작해야 합니다. 코치와 감독은 팀 자체가 구성될 때 시작해야 합니다.

데이터는 오늘날 모든 분야에서 성공의 열쇠이며 스포츠 이벤트의 녹색 분야에도 동일하게 적용됩니다. 손에 많은 데이터가 있지만 깊이 분석하고 실제로 사용할 때 어떤 관찰이 의미가 있고 어떤 관찰이 그렇지 않은지 확인해야 합니다. 처음에는 상당한 시행착오가 필요할 수 있지만 데이터 기반 팀 이 몇 번의 경기를 치르는 것을 보고 나면 무엇이 빠져 있고 무엇이 잘 되고 있는지 알게 될 것입니다.

국가 대표팀의 선택자는 종종 "스타 팩터", 직감 및 이전 결과를 기반으로만 선수를 선택하는 책임이 있습니다. 데이터 기반 팀은 또한 국가 선택자의 작업을 더 쉽게 만들 수 있으며 백업 플레이어를 선택하여 다양한 시나리오와 다양한 상대에 대해 거의 완벽한 팀을 구성할 수도 있습니다.

도전 과제

게임을 한 단계 끌어올리기 위해 데이터에 의존하는 코치와 팀은 데이터가 충분히 광범위하여 내재적 편견이 스며들지 않도록 해야 합니다. 예를 들어 축구 선수를 평가하고 그의 지표만 사용하는 경우 홈그라운드 경기에서 그가 원정 경기에서 비슷한 활약을 할 것으로 기대한다면 실망할 수 있습니다. 다른 예로, 테니스 선수를 평가할 때 하드 코트, 클레이 코트, 카페트 코트, 잔디 코트와 같은 다양한 유형의 코트에서 개별적으로 선수의 경기력을 평가해야 합니다.

한 명의 플레이어와 관련된 다양한 수치를 평가하는 것은 수백 명의 플레이어의 메트릭을 평가하고 팀을 구성하는 것보다 훨씬 쉽습니다. 팀을 구성할 때 11명의 선수가 모두 득점자가 되는 것을 원하지 않을 것입니다. 수비와 가로채기를 잘하는 수비수, 패스에 능숙한 미드필더, 마지막 슛을 할 수 있는 포워드가 필요합니다.

게다가 코너킥과 페널티킥을 잘하는 스트라이커도 있어야 합니다. 고려해야 할 요소의 수는 거의 무한하지만 고려하는 기준의 수에 따라 승률이 높아집니다.

스포츠 데이터의 출처 찾기

데이터와 통계는 스포츠에서 항상 중요한 역할을 했으며 모든 스포츠 이벤트에는 관중들이 환호할 수 있도록 선수의 중요한 기록과 업적이 표시됩니다. 해설자는 또한 게임이 진행되는 동안 흥미로운 퀴즈로 시청자를 즐겁게 합니다. 데이터는 많은 "스타 플레이어"가 태어난 이유였으며 이는 팀 관리자뿐만 아니라 가장 높은 득점자 또는 가장 빠른 주자가 자신의 제품을 보증하기를 원하는 브랜드를 끌어들입니다.

우리는 거기에서 1마일의 진전을 이루었고 오늘날 빅 데이터 분석과 AI를 사용하여 스포츠의 소스 코드를 풀 수 있습니다. 우리는 어떤 요소가 언제 중요한지 찾을 수 있으며 기계는 한 팀이 다른 팀을 상대로 높은 정확도로 승리할 확률을 알려줄 수 있습니다. 오늘날 여러 회사에서 스포츠 데이터를 사용하여 뉴스 대행사, 스포츠 애호가 및 팀에 필수 수치와 통계를 제공합니다.

단일 수치는 소비하기 쉬울 수 있지만 Hudl 과 같은 회사는 코치와 관리자가 스포츠 경기의 비디오 녹화를 분석하여 선수를 더 잘 이해하도록 돕고 있습니다. 관리자가 몇 시간씩 걸리던 이 작업은 이제 의사 결정 단계로만 축소되었습니다.

판타지 리그에서 스포츠 데이터를 어떻게 활용할 수 있습니까?

판타지 스포츠 리그는 스포츠 팬의 취미로 시작되었습니다. 사용자는 자신이 좋아하는 선수를 선택하여 드림팀을 만들고 다음 시즌에 좋은 경기를 펼쳤으면 합니다. 일반적으로 본능에 의해 주도되는 그러한 무작위 선택은 대부분의 경우 성과를 거두지 못합니다.

이 분야의 새로운 플레이어는 판타지 리그에서 경력을 창출하기 위해 실제 데이터를 가져오는 데이터 괴짜입니다. 이 새로운 플레이어에게는 더 이상 도박이 아닙니다. 그들은 과거 데이터를 외삽하고, 플레이어 메트릭에서 머신 러닝 모델을 실행하고, 다양한 결과의 확률을 계산합니다.

웹 스크래핑의 역할

스포츠 데이터 및 분석과 관련된 더 큰 그림에서 출발점은 웹에서 스크랩한 데이터여야 합니다. 그 이유는 간단합니다. 당신이 타자가 득점한 득점을 추적하고 있고 문제의 사람이 바로 그 순간에 시합을 하고 있다고 가정해 봅시다. 업데이트된 실행을 가질 수 있는 유일한 방법은 웹에서 데이터를 스크랩하는 것입니다. 인터넷은 거의 모든 스포츠 이벤트 및 개별 선수의 데이터를 보유할 뿐만 아니라 매초 업데이트됩니다. 이 데이터를 실시간으로 스크랩하면 항상 최신 데이터를 사용하여 가장 정확한 그림을 그리는 솔루션을 만들 수 있습니다.

PromptCloud의 팀은 파트너가 웹에서 모든 데이터를 스크랩할 수 있도록 하기 위해 더 많은 노력을 기울입니다. 플레이어 메트릭을 분석하는 데 데이터가 필요하거나 소셜 미디어 하이라이트를 분석하여 광고 촬영에 가장 적합한 것이 무엇인지 이해하기 위해 데이터가 필요한 경우 소모성 형식으로 데이터를 제공할 수 있습니다. 시장에서 가장 신뢰할 수 있는 DaaS 서비스 제공업체 중 하나인 당사는 다양한 비즈니스에 서비스를 제공하고 있으며 새로운 분야와 틈새 시장이 데이터의 도움으로 쉽게 비즈니스를 운영하기 위해 웹으로 이동함에 따라 포트폴리오가 계속 확장되고 있습니다.