Czy pozyskiwanie danych sportowych to nowy sposób na pokonanie konkurencji?

Pozyskiwanie danych sportowych może być różnicą między budowaniem zwycięskiej lub przegranej drużyny. Wielu z nas mogło widzieć lub słyszeć o dramacie biograficznym z 2011 roku, Moneyball, który jest opisem próby menedżera drużyny koszykarskiej, aby zebrać zwycięską drużynę przy użyciu danych i ograniczony budżet. Odkąd różne wskaźniki dotyczące sportowców zostały opublikowane i zaktualizowane online, zespoły wykorzystały je do zwiększenia wydajności, przychodów i śledzenia fanów.

Obecnie trenerzy i menedżerowie wykorzystują dane do budowania zespołu, w którym każdy zawodnik może nie być gwiazdą, ale każdy z nich uzupełnia się nawzajem i razem tworzy zwycięską kombinację. W dawnych czasach większość danych musiała być pobierana ręcznie, dlatego istniało ograniczenie ilości danych, które można było zebrać, lub obliczeń, które można było przeprowadzić. Dziś w sieci można znaleźć dane dotyczące dowolnego gracza, które są regularnie aktualizowane. Wszystko, czego potrzebujesz, to system web scrapingu , w którym możesz wprowadzać nazwy i uzyskiwać określone punkty danych, na które chcesz spojrzeć.

Jakie dane sportowe można zeskrobać?

Internet może dostarczyć prawie nieograniczonych danych, ale musisz mieć listę punktów danych, które są istotne dla twojego badania. Najczęstsze wskaźniki to wygrane, przegrane, gole, podania, przejazdy i wickety, ale możesz też zajrzeć głębiej, analizując jeden sport. Jeśli tworzysz drużynę z pierwszej ligi do krykieta, powinieneś spojrzeć na takie wskaźniki, jak:

a). Furtki zostały zajęte

b). Średnia mrugnięcia

c). Mrugnięcie przy jakiej liczbie obecnie

d). Liczba kulek kropkowych na ponad

mi). Typ melonika

f). Średnia prędkość piłek.

g). Złapanie w ostatnich 10 meczach przez bramkarza

Podobnie w przypadku drużyny piłkarskiej przyjrzysz się takim czynnikom, jak:

a). Gole strzelone w poprzednim sezonie

b). Zapisane cele

c). Stosunek strzałów celnych do strzałów niecelowych

d). Stosunek strzałów do bramki

mi). Procent posiadania piłki

f). Całkowity przebieg sprintu

g). Przechwyty

W oparciu o sport, dla którego menedżer tworzy drużynę, będzie musiał przejść do różnych poziomów wskaźników, aby upewnić się, że suma składa się na zwycięską kombinację. Dzięki rozwojowi uczenia maszynowego i analizy big data menedżerowie, trenerzy, a nawet właściciele zespołów korzystają z zespołu inżynierów oprogramowania i analityków danych, aby znaleźć zastępców, decydować, których graczy kupić, a których odpuścić. Te zespoły oparte na danych często odnoszą największe sukcesy.

Zaleta zeskrobywania danych sportowych

Zwycięską receptą na każdy sport ma być ciężka praca i strategia, przy odrobinie szczęścia. Ale czy zawsze wygrywa zespół, który gra ciężej? A jak decydujesz, która strategia jest lepsza bez jej stosowania? W rzeczywistości musisz zacząć opracowywać strategie na długo przed meczem – trenerzy i menedżerowie muszą zacząć, gdy zespół jest tworzony.

Dane są dziś kluczem do sukcesu w każdej dziedzinie i to samo dotyczy zielonych pól wydarzeń sportowych. Chociaż dostępnych jest wiele danych, trzeba je dogłębnie przeanalizować, zobaczyć, które obserwacje mają sens, gdy zostaną wykorzystane, a które nie. Na początku jest sporo prób i błędów, które mogą być wymagane, ale gdy zobaczysz, jak twoja drużyna oparta na danych gra kilka meczów, będziesz wiedział, czego brakuje i co działa.

Selektory drużyn narodowych często byli odpowiedzialni za wybieranie graczy wyłącznie na podstawie „czynnika gwiazdy”, przeczucia i wcześniejszych wyników. Zespoły oparte na danych mogą również ułatwić pracę selekcjonerom krajowym, a nawet mogą wybrać zawodników rezerwowych, aby mieć niemal idealny zespół do różnych scenariuszy i przeciwko różnym przeciwnikom.

Wyzwania

Trenerzy i drużyny, które opierają się na danych, aby podnieść poziom gry, muszą upewnić się, że dostępne dane są wystarczająco szerokie, aby nie wkradły się nieodłączne uprzedzenia. Na przykład, jeśli oceniasz piłkarza i używasz tylko jego wskaźników z meczów na własnym boisku, możesz być zawiedziony, jeśli spodziewasz się, że będzie on działał podobnie w meczach wyjazdowych. W innym przypadku, gdy oceniasz tenisistów, musisz osobno ocenić ich wyniki na różnych typach kortów – na kortach twardych, kortach ziemnych, kortach dywanowych i kortach trawiastych.

Ocena różnych liczb związanych z pojedynczym graczem jest znacznie łatwiejsza w porównaniu z oceną wskaźników setek graczy i tworzeniem drużyny. Jeśli chodzi o budowanie zespołu, nie chciałbyś mieć 11 graczy, z których wszyscy byliby strzelcami bramek. Będziesz potrzebował obrońców, którzy potrafią dobrze bronić i przechwytywać, pomocników, którzy są biegli w podawaniu i napastników, którzy mogą oddać ostatni strzał.

Co więcej, będziesz musiał także mieć niektórych napastników, którzy są dobrzy w wykonywaniu rzutów rożnych i rzutów karnych. Liczba czynników do rozważenia jest prawie nieskończona, ale Twoje szanse na wygraną wzrosną w zależności od liczby branych pod uwagę kryteriów.

Znajdowanie źródła danych sportowych

Dane i statystyki zawsze odgrywały kluczową rolę w sporcie, a każde wydarzenie sportowe pokazuje ważne rekordy i osiągnięcia graczy, aby tłumy kibicowały. Komentatorzy również rozpieszczają widzów ciekawymi ciekawostkami podczas gry. Dane były powodem, dla którego narodziło się wielu „gwiazdorów”, a to przyciąga nie tylko menedżerów zespołów, ale także marki, które często chcą, aby ich produkty promowali najlepsi strzelcy lub najszybsi biegacze.

Od tego momentu zrobiliśmy milowy krok i dzisiaj możemy wykorzystać analitykę big data i sztuczną inteligencję do odblokowania kodu źródłowego sportu. Możemy określić, które czynniki liczą się w jakim czasie, Maszyny mogą z dużą precyzją określić szanse na wygraną jednej drużyny z drugą. Obecnie wiele firm korzysta z danych sportowych, aby dostarczać istotne dane i statystyki agencjom prasowym, entuzjastom sportu oraz drużynom.

Chociaż pojedyncze liczby mogą być łatwe do skonsumowania, firmy takie jak Hudl pomagają również trenerom i menedżerom w analizowaniu nagrań wideo z wydarzeń sportowych, aby lepiej zrozumieć graczy. To zadanie, które zajmowało menedżerom wiele godzin, zostało teraz sprowadzone tylko do etapu podejmowania decyzji.

Jak możesz wykorzystać dane sportowe w Fantasy Leagues?

Fantastyczne ligi sportowe powstały jako hobby dla fanów sportu. Użytkownicy wybieraliby swoich ulubionych zawodników, aby stworzyć swój wymarzony zespół i mieli nadzieję, że zagrają dobrze w nadchodzącym sezonie. Takie losowe wybory, zwykle kierowane instynktem, w większości przypadków nie są opłacalne.

Nowi gracze na tej arenie to maniacy danych, którzy zamiast tego czerpią dane ze świata rzeczywistego, aby stworzyć karierę z grania w ligach fantasy. Dla tych nowych graczy nie jest to już hazard. Ekstrapolują dane historyczne, uruchamiają modele uczenia maszynowego na metrykach graczy i obliczają prawdopodobieństwa różnych wyników.

Rola skrobania sieci

W szerszym ujęciu obejmującym dane sportowe i analizy, punktem wyjścia muszą być dane zebrane z sieci. Powód tego jest prosty. Załóżmy, że śledzisz przebiegi zdobyte przez odbijającego, a osoba, o której mowa, właśnie rozgrywa mecz. Jedynym sposobem uzyskania zaktualizowanych przebiegów jest pobieranie danych z sieci. Internet nie tylko przechowuje dane o prawie wszystkich wydarzeniach sportowych i poszczególnych sportowcach, ale także jest aktualizowany co sekundę. Pozyskiwanie tych danych w czasie rzeczywistym umożliwia tworzenie rozwiązań, które zawsze wykorzystują najnowsze dane do malowania najdokładniejszego obrazu.

Nasz zespół w PromptCloud robi wszystko, aby upewnić się, że nasz partner może zeskrobać wszelkie dane z sieci. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz danych do analizy wskaźników graczy, czy ich najważniejszych wydarzeń w mediach społecznościowych, aby zrozumieć, która z nich będzie najlepsza dla Twojej sesji reklamowej, możemy dostarczyć Ci dane w formacie nadającym się do wykorzystania. Będąc jednym z najbardziej zaufanych dostawców usług DaaS na rynku, obsługujemy różne firmy, a nasze portfolio stale się powiększa, ponieważ nowsze sektory i nisze przenoszą się do sieci, aby z łatwością prowadzić swoją działalność za pomocą danych.