Rola Data Science i Big Data w sporcie

Era big data przyniosła bezprecedensowy wpływ na rozwój branży sportowej. Ściśle z nią związane usługi big data, mogą skutecznie pomagać sportowcom w codziennym treningu i opracowywaniu strategii gry oraz stają się nieodzownym środkiem do wygrywania zawodów Zaawansowana technika big data przyniosła zmiany w dziedzinie sportu. Rozprzestrzenianie się danych sportowych stworzyło nowe możliwości i wyzwania w dziedzinie dużych zbiorów danych sportowych. Sportowe big data to produkt rozwoju Internetu i sportu.

Zarządzanie Big Data w sporcie

Zarządzanie dużymi danymi sportowymi dotyczy głównie technik, narzędzi i platform zarządzania danymi do radzenia sobie z nimi. Zarządzanie dużymi zbiorami danych jest jednak złożonym procesem. Głównym celem big data w sporcie jest wydobywanie potencjalnej wartości dużych zbiorów danych sportowych oraz poprawa jakości i dostępności danych do podejmowania decyzji.

Zdobywanie danych w sporcie

Szczególnie ważną cechą sportowych big data jest ich różnorodność. Źródła danych są nie tylko niezwykle szerokie, ale także typy danych są niezwykle złożone. Rozwój Internetu Rzeczy, Internetu i branży sportowej wzbogacił ilość danych sportowych. Ponieważ dane sieciowe są zróżnicowane, złożone pod względem składu i mają różne metody wykorzystania, gromadzenie dużych zbiorów danych dotyczących sportu sieciowego jest również bardzo trudne. Big data w sporcie online są zwykle gromadzone przez roboty indeksujące.

Ogólny proces zbierania danych przez robota indeksującego obejmuje sześć następujących aspektów:

• analizę strony internetowej,
• wyodrębnianie linków,
• filtrowanie linków,
• wyodrębnianie treści,
• kolejkowanie adresów URL
• przeszukiwanie danych

Obecnie aplikacje do obsługi dużych zbiorów danych są popularne, ale napotykają na problemy i wyzwania związane z bezpieczeństwem. Gromadzenie dużych zbiorów danych sportowych jest kluczowym zadaniem w zakresie przetwarzania danych. Ponadto bezpieczne gromadzenie dużych zbiorów danych sportowych jest istotnym krokiem dla wszystkich rodzajów aplikacji danych, które mogą zapewnić wyniki analizy dużych zbiorów danych. Ponieważ podejrzane źródła danych umożliwiają gromadzenie danych w celu zbadania różnych złośliwych ataków, bezpieczna metodologia gromadzenia dużych zbiorów danych sportowych ma kluczowe znaczenie dla różnych aplikacji danych.. Zaproponowano skuteczne ramy, aby przezwyciężyć te problemy, opierając się na blockchain i reinforcement learningu.

Etykietowanie Big Data w sporcie

Po uzyskaniu wystarczającej ilości danych sportowych kolejnym etapem przetwarzania jest oznaczenie poszczególnych przykładów. Zwykle gromadzenie danych odbywa się wraz z etykietowaniem danych. Podczas wydobywania informacji z sieci i konstruowania bazy wiedzy zakłada się, że każda informacja jest poprawna, a zatem jest domyślnie oznaczana jako prawdziwa.

Etykiety danych można podzielić na trzy kategorie:

• Istniejące etykiety. Te istniejące etykiety można wykorzystać do uczenia się na ich podstawie przewidywania pozostałych etykiet.
• Oparte na tłumie. Ostatnio można zastosować wiele technik crowdsourcingu, aby pomóc graczom w zwiększeniu skuteczności etykietowania.
• Słabe etykiety. Chociaż generowanie poprawnych etykiet przez cały czas jest pożądane, ten proces implementacji może być bardzo kosztowny. Słaba etykieta jest metodą alternatywną, która jest używana w wielu zastosowaniach jako dane etykietowane.

Poprawa istniejących danych

Technologię uczenia maszynowego można wykorzystać do radzenia sobie z zaszumionymi danymi i nieskorygowanymi etykietami. Istnieje wiele publikacji dotyczących poprawy jakości danych. System czyszczenia konstruuje model probabilistyczny, który wykorzystuje reguły jakości, relacje wartości i dane referencyjne, aby uchwycić, w jaki sposób dane zostały wygenerowane. Ponadto opracowano inne narzędzia do czyszczenia danych w celu konwersji surowych danych do lepszej postaci do dalszych badań. Aby uzyskać wysokiej jakości etykiety z danymi, dobrym rozwiązaniem jest poprawa jakości istniejących etykiet Badają poprawę (lub jej brak) jakości danych poprzez powtarzane etykietowanie i skupiają się na poprawie etykiet szkoleniowych dla nadzorowanej indukcji.

Metody analizy Big Data w sporcie

Analiza big data odnosi się do techniki, która pozwala szybko pozyskać cenne informacje z wszelkiego rodzaju danych. Technika analizy dużych zbiorów danych może wykorzystywać różne algorytmy do statystycznego obliczania dużych zbiorów danych i wydobywania ważnych danych analitycznych w celu zaspokojenia rzeczywistych potrzeb.

Poniżej przedstawiamy metody analizy Big Data w sporcie:

• Analiza statystyczna

W oparciu o teorię statystyczną zaproponowano technikę analizy statystycznej, która należy do gałęzi matematyki stosowanej. Analiza statystyczna może dostarczyć wniosków dla dużych zbiorów danych. W badaniach branży sportowej technika analizy statystycznej jest zwykle wykorzystywana do przetwarzania zbiorów danych sportowych. Analizując niektóre cechy statystyczne zestawów danych sportowych, takie jak średnia, wariancja, entropia i wartość maksymalna/minimalna, można zbadać wzorzec ruchu sportowca, a na podstawie tej analizy statystycznej trenerzy mogą opracować skuteczny plan treningowy

• Analiza sportowej sieci społecznościowej

Analiza sportowych sieci społecznościowych może ujawnić wzorce relacji w sportach zespołowych. Wykorzystuje się technikę analizy sieci społecznościowych, aby zidentyfikować część zmiennych związanych z wpływem na Twitterze. Podejście sieciowe w ramach zmiennych opartych na pozycjonowaniu jest wykorzystywane do identyfikacji wkładu poszczególnych graczy w wynik zachowania zespołu podczas symulowanego meczu.

• Platforma usług analizy dużych zbiorów danych sportowych

Jest to platforma do analizy dużych zbiorów danych która przechowuje dane masowe i je analizuje, tworząc system eksploracji dużych zbiorów danych

Ostatnio, aby promować rozwój analizy dużych zbiorów danych w inteligentnym obszarze sportowym, coraz więcej badaczy zwraca uwagę na rozproszoną inteligentną technologię wykrywania. W oparciu o sportową platformę big data analizuje się związek gry między zyskiem a intencją konsumpcji w sportowej hali.

Jak analityka sportowa zmienia grę

Analiza danych zmieniła grę i jest niezbędna, aby pomóc menedżerom drużyn, trenerom i zawodnikom upewnić się, że są przygotowani na zwycięstwo. Ponieważ przygotowanie jest kluczem do zwycięstwa, profesjonalne zespoły poważnie traktują analitykę sportową  i gromadzą jak najwięcej danych, aby zapewnić sobie przewagę konkurencyjną.

Niektóre z najważniejszych danych, które zespoły analizują przed meczem, obejmują:

• Statystyki graczy drużyny przeciwnej, takie jak typowe zagrania lub konfiguracje i rodzaje punktacji.

• Ostatnie wygrane i przegrane oraz to, w jaki sposób wyniki poszczególnych graczy przyczyniły się do tych gier.

• Warunki pogodowe w dniu meczu i doświadczenia graczy w tych warunkach.

• Statystyki gier, w tym liczbę meczów, które muszą wygrać, aby dostać się do playoffów lub pobić poprzednie rekordy.

Profesjonalne drużyny sportowe ciężko pracują, aby zebrać odpowiednie dane, aby przygotować się do rozgrywek. Istnieje wiele sposobów, w jakie gracze, drużyny i kibice wykorzystują statystyki i dane, aby poprawić swoją pozycję.

Analiza gracza

Aby poprawić wydajność, gracze śledzą własne statystyki i analizują, jak grali w poprzednich grach. Odżywianie, godziny treningów i wyniki w grze tworzą różne typy statystyk, takie jak szybkość biegu zawodnika, ciężar, który podnosi lub ilość białka, jaką zjadł w ciągu dnia.

Śledząc te dane i porównując je z tym, jak czuli się w dniu meczu lub jak radzili sobie z wynikami, gracze mogą wprowadzać zmiany w swoich procedurach treningowych lub diecie, aby poprawić swój sport. Gdy wszyscy gracze skupią się na własnych analizach wyników i wskażą, jak się poprawić, ta analiza i związane z nią zmiany pomogą zapobiec sytuacji, w której organizacje staną się najbardziej rozczarowującymi drużynami sportowymi w lidze.

Analiza zespołu

Każdy gracz musi koncentrować się na indywidualnych wynikach, ale gra razem jako drużyna ma również kluczowe znaczenie dla zapewnienia zwycięstwa. Kiedy członkowie zespołu wspólnie wdrażają analitykę danych, mogą wspólnie analizować swoje wyniki.

Trenerzy mogą eksperymentować z kombinacjami zawodników, aby sprawdzić, czy osiąga się lepsze statystyki przy różnych składach na boisku. Korzystając z analizy danych, menedżerowie zespołów mogą opracowywać techniki uczenia maszynowego w celu identyfikowania zwycięskich kombinacji graczy i skutecznych strategii.

Analiza fanów

Sport to biznes i im bardziej zaangażowani są kibice, tym większe zyski osiągają organizacje. Ucząc się o analizie danych online, zespoły zarządzające sportem mogą dowiedzieć się, jak i kiedy fani prawdopodobnie będą uczestniczyć w wydarzeniach lub kupować towary.

Kierownictwo analizuje media społecznościowe, frekwencję i sprzedaż towarów, aby lepiej zrozumieć, czego konsumenci oczekują od gry. Dzięki temu mogą określić, co jest ważne dla fanów. Kierownictwo może wtedy zapewnić udogodnienia, aby fani byli zadowoleni i wracali.

Mając na uwadze fanów, kierownictwo może opracować strategie marketingowe i kampanie reklamowe skierowane do tych konsumentów. Dane pomagają im łatwo identyfikować fanów, którzy prawdopodobnie zaangażują się w drużynę, aby nie wydawać pieniędzy na reklamę konsumentów, którzy nie są zainteresowani ich sportem.

Hazard w sporcie

Kiedy gracze mogą analizować wyniki zespołu w przeszłości za pomocą dokładnych statystyk,, znacznie łatwiej jest przewidzieć, kiedy i gdzie zespół odniesie sukces w przyszłości.

Fani sportu, bez konieczności ślepego wyboru, która drużyna lub zawodnik będzie dobrze spisywał się, są bardziej skłonni do angażowania się w hazard. Statystyki pozwalają im opracować metodę przewidywania opartą na danych, dzięki czemu gracze czują się pewniej, obstawiając określone drużyny lub graczy.

Bezpieczeństwo sportowców i analiza danych

Kontuzje sportowców mogą siać spustoszenie w sezonie lub wynikach zespołu. Kiedy gwiazdorzy odpadają z powodu kontuzji, której można było uniknąć, jest to frustrujące dla trenerów i może negatywnie wpłynąć na karierę zawodnika. Chociaż niektórych kontuzji nie da się uniknąć, analiza danych pomaga graczom i personelowi medycznemu dowiedzieć się, kiedy i jak najczęściej dochodzi do kontuzji.

Dzięki informacjom gracze mogą zidentyfikować słabe punkty w swojej formie, dzięki czemu mogą być bardziej ostrożni podczas gry. Pracownicy medycyny sportowej mogą również analizować, w jaki sposób leczyli kontuzje, aby lepiej zrozumieć wskaźnik sukcesu. Mogą zmienić plany leczenia niektórych urazów lub graczy, aby spróbować przyspieszyć leczenie.

Skauting

Łowcy talentów zazwyczaj obserwowali potencjalnych zawodników ćwiczących lub grających w meczach. Jednak wizualizacje danych i analizy, które obejmują statystyki dotyczące wcześniejszych wyników, są również istotną częścią procesu rozpoznania. Profesjonalni skauci nie zawsze mogą fizycznie odwiedzić każdego obiecującego zawodnika z kolegium, więc polegają na statystykach, aby określić i ustalić priorytety, kogo odwiedzić i obserwować.

Dane są ważną częścią branży sportowej dla zawodników, trenerów, kadry zarządzającej, pracowników medycyny sportowej i kibiców. Analiza danych może nie tylko pomóc zespołom wygrywać mecze, ale te statystyki mogą również pomóc poprawić wyniki zawodników, zapobiegać kontuzjom i zachęcać fanów do chodzenia na mecze.