Este răzuirea datelor sportive noul mod de a vă învinge competiția?

Scraping Sports Data poate fi diferența dintre construirea unei echipe câștigătoare sau pierzătoare.. Mulți dintre noi ar fi putut să fi văzut sau auzit de drama biografică din 2011, Moneyball, care este o relatare a încercării managerului unei echipe de baschet de a aduna o echipă câștigătoare folosind date și un buget limitat. De când au fost lansate și actualizate online diferite valori legate de sportivi, echipele au folosit datele pentru a crește performanța, veniturile și urmărirea fanilor.

Astăzi, antrenorii și managerii folosesc datele pentru a construi o echipă în care fiecare jucător poate să nu fie un jucător vedetă, dar în care fiecare se completează pe altul și împreună creează o combinație câștigătoare. În zilele anterioare, majoritatea datelor trebuiau preluate manual și, prin urmare, exista o limitare a cantității de date pe care le puteai aduna sau a calculelor pe care le puteai rula. Astăzi, puteți găsi date despre orice jucător pe web, iar aceste date sunt actualizate în mod regulat. Tot ce trebuie să aveți este un sistem web scraping , unde puteți introduce nume și puteți obține punctele de date specifice pe care doriți să le examinați.

Ce date sportive poți răzui?

Internetul vă poate oferi date aproape nelimitate, dar trebuie să aveți o listă de puncte de date care sunt relevante pentru studiul dumneavoastră. Cele mai obișnuite valori sunt câștigurile, pierderile, golurile, pasele, alergările și wicket-urile, dar puteți, de asemenea, să cercetați mai profund atunci când analizați un singur sport. În cazul în care formați o echipă din Premier League pentru cricket, ar trebui să vă uitați la valori precum:

A). S-au luat wicket-uri

b). Media la bataie

c). Batting la ce număr în prezent

d). Un număr de bile punctate per over

e). Tip bowler

f). Viteza medie a bilelor.

g). Prinde în ultimele 10 meciuri de către portar

În mod similar, pentru o echipă de fotbal, te-ai uita la factori precum:

A). Goluri marcate în sezonul trecut

b). Goluri salvate

c). Raportul dintre loviturile pe și loviturile din afara țintei

d). Raportul șuturi la gol

e). Procent de posesie a mingii

f). Distanța totală sprintată

g). Interceptări

Pe baza sporturilor pentru care un manager formează o echipă, el sau ea va trebui să treacă la diferite niveluri de valori pentru a se asigura că suma se adună la o combinație câștigătoare. Datorită creșterii învățării automate și a analizei de date mari, managerii, antrenorii și chiar proprietarii de echipe folosesc o echipă de ingineri software și oameni de știință de date pentru a găsi înlocuitori, pentru a decide ce jucători să cumpere și pe care să renunțe. Aceste echipe bazate pe date sunt adesea cele mai de succes.

Avantajul răzuirii datelor sportive

Rețeta câștigătoare pentru orice sport ar trebui să fie munca grea și strategie, cu puțin noroc. Dar echipa care joacă mai greu câștigă întotdeauna? Și cum decideți care strategie este mai bună fără a o aplica? În realitate, trebuie să începi să faci strategii cu mult înainte de joc – antrenorii și managerii trebuie să înceapă atunci când echipa în sine este formată.

Datele sunt astăzi cheia succesului în fiecare domeniu și același lucru este valabil și pentru terenurile verzi ale evenimentelor sportive. Deși există o mulțime de date la îndemână, trebuie să le analizăm în profunzime, să vedem ce observații au sens atunci când sunt utilizate cu adevărat și care nu. Există destul de multe încercări și erori care pot fi necesare la început, dar odată ce ați văzut echipa bazată pe date jucând câteva meciuri, veți ști ce lipsește și ce funcționează.

Selectorii pentru echipele naționale au fost adesea considerați responsabili pentru alegerea jucătorilor doar pe baza „factorului vedetă”, a sentimentului instinctiv și a rezultatelor anterioare. Echipele bazate pe date pot, de asemenea, ușura munca selecționarilor naționali și pot alege chiar jucători de rezervă, astfel încât să aibă o echipă aproape perfectă pentru diferite scenarii și împotriva diferiților adversari.

Provocările

Antrenorii și echipele care se bazează pe date pentru a ridica jocul la un nivel superior, trebuie să se asigure că datele la îndemână sunt suficient de ample, astfel încât să nu se introducă nicio părtinire inerentă. De exemplu, dacă evaluezi un fotbalist și îi folosești doar valorile din meciurile de pe teren propriu, s-ar putea să fii dezamăgit dacă te aștepți ca el să evolueze la fel în meciurile în deplasare. Într-un alt caz, atunci când evaluați jucătorii de tenis, trebuie să evaluați separat performanța acestora pe diferite tipuri de terenuri – terenuri dure, terenuri pe zgură, terenuri cu covoare și terenuri pe iarbă.

Evaluarea diferitelor cifre asociate unui singur jucător este mult mai ușoară în comparație cu evaluarea valorilor a sute de jucători și formarea unei echipe. Când vine vorba de a construi o echipă, nu ai vrea să ai 11 jucători, toți fiind marcatori. Veți avea nevoie de apărători care să se apere și să intercepteze bine, de mijlocași pricepuți la pasă și de jucători care să poată efectua lovitura finală.

Pe lângă asta, ar trebui, de asemenea, ca unii dintre atacanții tăi să fie buni la cornere și la penalty-uri. Numărul de factori de luat în considerare este aproape infinit, dar șansele tale de câștig vor crește în funcție de numărul de criterii pe care le iei în considerare.

Găsirea sursei datelor despre sport

Datele și statisticile au jucat întotdeauna un rol crucial în sport și fiecare eveniment sportiv afișează înregistrări și realizări importante ale jucătorilor pentru ca mulțimile să o aclame. De asemenea, comentatorii răsfață spectatorii cu trivia-uri interesante în timp ce un joc este pornit. Datele au fost motivul pentru care s-au născut mulți „jucători vedete” și acest lucru nu atrage doar managerii de echipă, ci și mărcile care doresc adesea ca cei mai mari marcatori sau cei mai rapizi alergători să-și susțină produsele.

Am făcut un pas de o milă de acolo, iar astăzi putem folosi analiza de date mari și AI, pentru a debloca codul sursă al sportului. Putem afla care factori contează la ce oră, Mașinile vă pot spune șansele ca o echipă să câștige împotriva alteia cu un grad ridicat de precizie. Astăzi, mai multe companii folosesc Sports Data pentru a furniza cifre și statistici esențiale agențiilor de presă, pasionaților de sport, precum și echipelor.

În timp ce cifrele unice pot fi ușor de consumat, companii precum Hudl ajută, de asemenea, antrenorii și managerii să analizeze înregistrările video ale evenimentelor sportive pentru a înțelege mai bine jucătorii. Această sarcină care a durat ore pentru manageri a fost acum redusă doar la etapa de luare a deciziilor.

Cum poți folosi datele sportive în ligile fantastice?

Ligile de sport fantezie au început ca un hobby pentru fanii sportului. Utilizatorii își vor alege jucătorii preferați pentru a-și crea echipa de vis și speră că vor juca bine în sezonul următor. Astfel de alegeri aleatorii, de obicei conduse de instincte, nu reușesc să plătească de cele mai multe ori.

Noii jucători din această arenă sunt tocilari de date care, în schimb, extrag date din lumea reală pentru a-și crea o carieră jucând ligi fantastice. Pentru acești noi jucători, nu mai este un joc de noroc. Ei extrapolează date istorice, rulează modele de învățare automată pe valorile jucătorilor și calculează probabilitățile diferitelor rezultate.

Rolul Web Scraping

În imaginea de ansamblu care implică date sportive și analize, punctul de plecare trebuie să fie datele extrase de pe web. Motivul din spatele acestui lucru este simplu. Să presupunem că urmăriți alergările marcate de un batsman, iar persoana în cauză joacă un meci în acest moment. Singura modalitate prin care veți avea rulările actualizate este dacă răzuiți datele de pe web. Internetul nu numai că deține date despre aproape fiecare eveniment sportiv și atleți individuali, dar este și actualizat în fiecare secundă. Raduirea acestor date în timp real vă poate permite să creați soluții care folosesc întotdeauna cele mai recente date pentru a picta cea mai precisă imagine.

Echipa noastră de la PromptCloud face eforturi suplimentare pentru a se asigura că partenerul nostru poate elimina orice date de pe web. Indiferent dacă aveți nevoie de date pentru a analiza valorile jucătorilor sau de punctele evidențiale ale rețelelor sociale pentru a înțelege care dintre ele ar fi cea mai bună pentru ședința dvs. publicitară, vă putem furniza datele într-un format consumabil. Fiind unul dintre cei mai de încredere furnizori de servicii DaaS de pe piață, ne ocupăm de o varietate de afaceri, iar portofoliul nostru continuă să se extindă pe măsură ce sectoare și nișe mai noi se deplasează pe web pentru a-și gestiona afacerea cu ușurință, cu ajutorul datelor.