体育数据分析 ｜ 热血赛场中的数学公式 - 知乎

　　“我们现在做的每件事几乎都离不开数据分析。” —— NBA总裁 亚当·萧华

　　体育产业的数字化和全球化是大势所趋。前者改变了体育赛事转播模式，也使品牌和粉丝能够通过社交媒体建立起更直接的双向情感纽带。后者让赛事跨越地理界限，从而面向更多的观众。https://www.zhihu.com/video/940220145646489600

　　在这两者之外，体育产业的另一个重要变化是信息量和全球信息流动速率对体育组织决策过程造成的巨大影响，体育团队和联盟开始运用体育数据分析做出兼具艺术性和科学性的决策。

　　促成这一改变的原因，就是我们身处的这个数据和信息大爆炸时代。每一天，推特上有四亿条新消息，facebook上有十亿条状态更新，Netflix上有一亿小时网络视频浏览量。信息爆炸对体育产生了深远的影响。

　　在过去五年，多普勒天气雷达，高速相机，GPS追踪等更经济型的技术更利于我们捕捉赛场、球场和冰面上的新数据，这些都有助于做出更加复杂以及成功几率更高的决策。体育数据分析在体育生态系统中的影响不断扩大。除了帮助球队定票价，确定社交媒体营销方案等，当前应用最广的，则是帮球队运营者提高球队成绩以及进行运动员人事决策。

　　说到体育数据分析不得不提的当属棒球和MLB（职棒大联盟），2002年，奥克兰运动家的总经理Billy Beane采用统计和数据分析的方法带领这支鱼腩球队取得大联盟创纪录的20连胜，跻身当年联赛成绩最好队伍之列的故事已经被写成了书并改编成了电影。Billy Beane运用的是逆向投资的方法，即将购买球员的计划转变为购买“赢的场数”，从而运用最少的资金购买配置那些被其他球队低估的球员。

　　说得更具体一些，Billy Beane采用的分析方法叫赛伯计量学——一项通过记录棒球比赛的各项统计数据，对比赛和球员进行分析、评价和预测的学科，并得出了一个结论：拥有更高上垒率的队伍更有可能得分，从而更有可能取得胜利。

　　Billy用这个规则买入球员，对他们的身高、体重、速度、体型则毫无要求，这完全区别于一线强队的方式。在众多的质疑声中，Billy Beane和他这支由“老弱病残”组成的怪异团队赢得了一场又一场的胜利。将之前更多依靠“直觉”的决策转而交给数据分析，这次实践不仅使棒球领域进入了数据分析的新纪元，对整个职业体育世界都有着重大影响。

　　与单个队员分散站在固定位置的棒球不同，篮球相对来说是更加难分析的运动。两队一共十名球员在紧凑的场地上完成队友配合和阻挡对手等一系列动作，打法和策略十分多样。历史上除了像得分和助攻这样典型的计算统计数据有用，其他数据是很难搜集的。

　　但这并没有阻碍NBA拥抱数据分析的步伐。除了遥遥领先的赛事全球化程度，在数据分析应用度上，NBA也位列四大联盟首位。作为美国第一个让数据分析师进入休息室的体育联盟，几乎每支NBA球队都有数据分析师。联盟甚至开设了一年一度的“编程马拉松”比赛（Hackathon）来发掘数据分析的潜力。

　　数据分析师与教练和其他专业人士一起帮助单个球员将自身才能发挥到最大程度，也帮助那些确实被低估的球员发挥才能。许多球员为避免受伤会使用一些穿戴设备和睡眠检测器来追踪其疲劳程度。上赛季NBA总冠军金州勇士堪称当今NBA最好的球队，他们选择将大多数成功归功于自家的数据分析能力。

　　数据分析无疑在推动NBA发生深刻的改变，比如三分球的增加。在2012年左右，平均每队每场比赛只出手18.4个三分球，而到2017年每队能投出27个三分球，有将近50%的增加。三分球的使用率增加是因为数据分析表明，虽然一个三分球平均命中率只有35%，但还是比一个两分跳投更容易得分，因为两分球需要离篮筐更近。因此教练们开始鼓励球员提高三分球的命中率，就像勇士队的斯蒂芬·库里、克莱·汤普森和凯文·杜兰特一样尽可能投三分球。

　　更复杂的数据分析引发了NBA其他一些大的变化。球队现在能更好的评估防守能力，使用详尽的跟踪数据，通过分析能够确定最适合替换的队员，或是破坏对方最有效的进攻（比如三分球和扣篮）。数据分析也会使用复杂的数据分析技术，如贝叶斯网络算法，当被追踪的球员上场时可以建立并优化整体防守。

　　这些数据分析方法改变了球队对最具价值球员类型的预期，同时也改变了对于“价值”球员是否起实际作用的判断方式。当数据显示他们有受伤风险的时候，球队给球员放更多假，或者让他们少打球。可以说，数据分析已经不仅仅只是提供帮助，而是参与重塑着体育比赛的模式。

　　体育数据分析在未来毫无疑问会进一步优化并应用到更广泛的领域中去，但它也并非毫无问题。数据分析目前还无法量化球员的精神状况和求胜心。在热血的体育赛事中，即使数据分析可以完成98%的工作，但是团结的信念和必胜的决心里所蕴含的这2%的感性与戏剧性，依旧是体育比赛的魅力所在。

　　此外，数据分析也并非受到所有人的欢迎。虽然对球队来说，拥有这项技术极大地提高了效率和可靠性，堪比站在“上帝视角”进行决策。对大多球员来说，如前文提到的，使用可穿戴设备进行数据收集和分析，能够预防受伤，挖掘出自身更大的潜能。

　　但同时，也有球员担心这些太过透明的数据反过来会对自己不利。比如，对于有着相当高比例没有保障合同的NFL球员来说，当球队管理者手握这份关于球员贡献的量化数据单时，自己的一次传球，一次跑位都可能在帮助球队老板们决定着合约条件。在这个维度上，数据可被运用的范畴值得我们思考。同时，来自于球员身上可穿戴设备数据的归属也变得模糊起来。

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