Содержание
Что такое аналитика данных?
Аналитика данных — это стратегический инструмент для улучшения стратегий, который в последние годы используется все чаще. Данные лежат в основе Национальной баскетбольной ассоциации и ее команд, поскольку сегодня почти каждое решение основано на аналитике. Последнее десятилетие профессионального баскетбола кардинально изменилось благодаря передовой аналитике. Команды НБА в основном используют высокотехнологичную аналитику тремя способами: поиск игроков, разработка выигрышных стратегий, а также прогнозирование и предотвращение травм игроков. НБА полагается на использование передовой аналитики для совершенствования своих стратегий и улучшения шансов на победу в НБА.
С помощью этих аналитических моделей традиционная НБА была переосмыслена в совершенно другую, новую игру. Благодаря созданию этой новой игры НБА каждый ход можно предсказать и просчитать с целью оптимизации выигрышной стратегии. Сегодняшние технологические достижения, такие как тренировки на основе скорости, GPS-слежение на тренировках и играх, а также технология силовых платформ, изменили шансы НБА. Итак, как команды НБА используют передовую аналитику для улучшения своих стратегий?
Давайте объясним.
Как НБА использует данные
1. Сбор данных
Источник: d3.harvard.edu
Сбор предыдущих данных — это эффективный способ для НБА начать делать прогнозы и разрабатывать свои стратегии на основе изменений в прошлых играх и командах. Собирая данные за предыдущие годы, можно внести стратегические улучшения с учетом игроков и их статистики в прошлых играх. Сложный сбор данных — это инструмент, который команды НБА используют для улучшения стратегий, а сбор данных распространяется и на другие области расширенной аналитики.
2. Разработка выигрышных стратегий
Установив камеры на каждой баскетбольной площадке, НБА использовала технологию для сбора данных о движениях каждого игрока. НБА может начать разрабатывать выигрышные стратегии, используя модели машинного обучения для анализа данных. В прошлом из-за отсутствия технологий можно было собрать только базовую статистику.
Однако благодаря передовой аналитике, к которой мы имеем доступ сегодня, у НБА есть подробные данные, которые она может использовать для улучшения своих стратегий, от определенных «подсказок» до более специфичных для игроков движений. Это помогает тренерам планировать защитные и наступательные стратегии в соответствии с собранными данными. Приобретите билеты на финал НБА как можно скорее, потому что ничто не сравнится с захватывающим опытом личного наблюдения за финалами НБА.
3. Прогнозирование травм
Источник: nytimes.com
Передовая аналитика может эффективно использоваться для прогнозирования травм и помочь спортсменам минимизировать вероятность получения травмы. Собирая данные об игроках с помощью сложных технологических средств, таких как мониторы сна, анализ слюны и носимые устройства, расширенный анализ может определить физические возможности отдельного игрока и степень его склонности к травмам. Например, собирая данные о сне, НБА может предсказать, насколько устал игрок, что увеличивает его шансы получить травму. Таким образом, НБА может предоставлять своим ключевым игрокам периоды отдыха, чтобы избежать травм в будущем.
4. Скаутинг
Команды НБА используют передовую аналитику для скаутских целей. Используя данные игрока, можно соответствующим образом изменить драфт НБА. Это также может помочь в поиске потенциальных клиентов с использованием числового анализа и традиционных методов поиска. Расширенная аналитика может с определенной степенью точности предсказать перспективы игрока колледжа в качестве игрока НБА. Поскольку неправильный выбор игрока может вернуть команду к стандартам низшего дивизиона, возможность более эффективной разведки является ценным инструментом для НБА.
5. Выбор игроков
Источник: theringer.com
Выбор игроков для НБА — важная и важная работа, поскольку на этот выбор могут положиться целые команды в любой момент игры. Из-за огромных финансовых и командных последствий выбора игрока, методы поиска с помощью расширенной аналитики оказываются полезными. Однако отбор игроков осуществляется другими способами, поддерживаемыми аналитикой данных. Аналитика данных пригодится, когда команды НБА просматривают драфт, поскольку она позволяет получить информацию об истории игр игрока, а также его слабых и сильных сторонах. Оценка выбора на основе данных дает командам доступ к любым преимуществам, которые они могут получить от присутствия в команде этого конкретного игрока.
6. Подсчет очков
Команды НБА также используют передовую аналитику для улучшения своих стратегий при составлении прогнозов. Сравнивая годовую аналитику команд, можно сделать прогнозы по результативности, хотя такие прогнозы не могут быть идеальными. Данные могут показать вознаграждение за риск и наоборот, основываясь на прошлых играх; например, награда за трехочковый бросок перевешивает риск. Это показывает, что команды, пытающиеся выполнить трехочковые броски, набирают больше очков, доказывая, что риск перевешивается наградой.