A raspagem de dados esportivos é a nova maneira de vencer sua concorrência?

Raspar dados esportivos pode ser a diferença entre construir um time vencedor ou perdedor. orçamento limitado. Desde que diferentes métricas relacionadas a atletas foram lançadas e atualizadas online, as equipes usaram os dados para aumentar o desempenho, a receita e o número de fãs.

Hoje, treinadores e gerentes estão usando dados para construir uma equipe na qual cada jogador pode não ser uma estrela, mas onde cada um complementa o outro e juntos criam uma combinação vencedora. Antigamente, a maioria dos dados precisava ser buscada manualmente e, portanto, havia uma limitação na quantidade de dados que você poderia coletar ou nos cálculos que poderiam ser executados. Hoje, você pode encontrar dados sobre qualquer jogador na web e esses dados são atualizados regularmente. Tudo o que você precisa é de um sistema de web scraping , onde você pode inserir nomes e obter os pontos de dados específicos que deseja analisar.

Quais dados esportivos você pode raspar?

A internet pode fornecer dados quase ilimitados, mas você precisa ter uma lista de pontos de dados relevantes para o seu estudo. As métricas mais comuns são vitórias, derrotas, gols, passes, corridas e wickets, mas você também pode ir mais fundo ao analisar um único esporte. Caso você esteja montando um time da primeira liga para críquete, você deve observar métricas como:

uma). Wickets foram levados

b). Média de rebatidas

c). Batendo em qual número atualmente

d). Um número de bolas de pontos por mais

e). Tipo de jogador

f). A velocidade média das bolas.

g). Recepções nos últimos 10 jogos pelo guarda-redes

Da mesma forma, para um time de futebol, você observaria fatores como:

uma). Gols marcados na temporada passada

b). Metas salvas

c). A proporção de tiros em x tiros fora do alvo

d). Relação de chutes a gols

e). Porcentagem de posse de bola

f). Distância total percorrida

g). Interceptações

Com base nos esportes para os quais um gerente está montando uma equipe, ele precisará entrar em diferentes níveis de métricas para garantir que a soma resulte em uma combinação vencedora. Graças ao crescimento do aprendizado de máquina e da análise de big data, gerentes, treinadores e até proprietários de equipes usam uma equipe de engenheiros de software e cientistas de dados para encontrar substitutos, decidir quais jogadores comprar e quais deixar de lado. Essas equipes apoiadas por dados geralmente são as mais bem-sucedidas.

A vantagem de raspar dados esportivos

A receita vencedora para qualquer esporte deve ser trabalho duro e estratégia, com um pouco de sorte. Mas o time que joga mais sempre vence? E como você decide qual estratégia é melhor sem aplicá-la? Na realidade, você precisa começar a criar estratégias muito antes do jogo – treinadores e gerentes precisam começar quando a própria equipe está sendo montada.

Os dados são a chave para o sucesso em todos os campos hoje, e o mesmo se aplica aos campos verdes dos eventos esportivos. Embora haja muitos dados disponíveis, é preciso analisá-los profundamente, ver quais observações fazem sentido quando colocadas em uso real e quais não fazem. Há um pouco de tentativa e erro que pode ser necessário no início, mas depois de ver seu time baseado em dados jogar algumas partidas, você saberá o que está faltando e o que está dando certo.

Os selecionadores das seleções nacionais muitas vezes são responsabilizados por escolher jogadores apenas com base no “fator estrela”, na intuição e nos resultados anteriores. As equipes orientadas por dados também podem facilitar o trabalho dos selecionadores nacionais, e eles podem até escolher jogadores de reserva para que tenham um time quase perfeito para diferentes cenários e contra adversários diferentes.

Os desafios

Treinadores e equipes que dependem de dados para elevar o nível do jogo precisam garantir que os dados disponíveis sejam amplos o suficiente para que nenhum viés inerente se insinue. Por exemplo, se você estiver avaliando um jogador de futebol e usar apenas suas métricas dos jogos em casa, você pode se decepcionar se esperar que ele tenha um desempenho semelhante nos jogos fora. Em outro caso, ao avaliar jogadores de tênis, você precisa avaliar seu desempenho nos diferentes tipos de quadras separadamente – quadras duras, quadras de saibro, quadras de carpete e quadras de grama.

Avaliar os diferentes números associados a um único jogador é muito mais fácil do que avaliar as métricas de centenas de jogadores e montar uma equipe. Quando se trata de construir uma equipe, você não gostaria de ter 11 jogadores sendo todos eles artilheiros. Você precisará de defensores que possam defender e interceptar bem, meio-campistas que sejam adeptos de passes e jogadores avançados que possam dar o chute final.

Além disso, você também precisaria que alguns de seus atacantes fossem bons em cobrar escanteios e pênaltis. O número de fatores a serem considerados é quase infinito, mas suas chances de ganhar aumentarão com base no número de critérios que você levar em consideração.

Encontrando a fonte de dados esportivos

Dados e estatísticas sempre desempenharam um papel crucial nos esportes e cada evento esportivo exibe importantes registros e conquistas dos jogadores para a torcida aplaudir. Os comentaristas também satisfazem os espectadores com curiosidades interessantes enquanto um jogo está em andamento. Os dados foram a razão pela qual muitos “jogadores-estrela” nasceram e isso não apenas atrai gerentes de equipe, mas também marcas que muitas vezes querem que os maiores artilheiros ou os corredores mais rápidos endossem seus produtos.

Demos um grande passo a partir daí e hoje podemos usar análise de big data e IA para desbloquear o código-fonte dos esportes. Podemos descobrir quais fatores contam em que momento, as máquinas podem informar as chances de um time vencer contra outro com um alto grau de precisão. Hoje, várias empresas usam Dados Esportivos para fornecer números e estatísticas essenciais para agências de notícias, entusiastas do esporte e equipes.

Embora números únicos possam ser fáceis de consumir, empresas como a Hudl também estão ajudando treinadores e gerentes na análise de gravações de vídeo de eventos esportivos para entender melhor os jogadores. Essa tarefa que consumia horas para os gerentes agora foi reduzida apenas à etapa de tomada de decisão.

Como você pode aproveitar os dados esportivos nas ligas de fantasia?

As ligas de esportes de fantasia começaram como um hobby para os fãs de esportes. Os usuários escolheriam seus jogadores favoritos para criar seu time dos sonhos e esperariam que jogassem bem na próxima temporada. Essas escolhas aleatórias, geralmente impulsionadas por instintos, não compensam na maioria das ocasiões.

Os novos jogadores nessa arena são nerds de dados que, em vez disso, estão extraindo dados do mundo real para criar uma carreira jogando ligas de fantasia. Para esses novos jogadores, não é mais uma aposta. Eles estão extrapolando dados históricos, executando modelos de aprendizado de máquina em métricas de jogadores e calculando probabilidades de resultados diferentes.

O papel do Web Scraping

No quadro geral envolvendo dados esportivos e análises, o ponto de partida deve ser os dados extraídos da web. A razão por trás disso é simples. Digamos que você esteja acompanhando as corridas marcadas por um batedor e a pessoa em questão esteja jogando uma partida no exato momento. A única maneira de ter as execuções atualizadas é se você raspar dados da web. A internet não apenas contém dados de quase todos os eventos esportivos e atletas individuais, mas também é atualizada a cada segundo. A extração desses dados em tempo real pode permitir que você crie soluções que sempre usam os dados mais recentes para pintar a imagem mais precisa.

Nossa equipe da PromptCloud faz um esforço extra para garantir que nosso parceiro possa extrair todos os dados da web. Se você precisa de dados para analisar as métricas do jogador ou seus destaques de mídia social para entender qual seria o melhor para sua filmagem de anúncio, podemos fornecer os dados em um formato consumível. Sendo um dos provedores de serviços de DaaS mais confiáveis ​​do mercado, atendemos a uma variedade de negócios e nosso portfólio continua se expandindo à medida que novos setores e nichos migram para a web para administrar seus negócios com facilidade, com a ajuda de dados.