Что необходимо для того чтобы научиться анализировать футбольную статистику?

Что необходимо для того чтобы научиться анализировать футбольную статистику?

Те, кто увлекается футболом, часто задают вопрос по необходимым навыкам. Для многих футбольная аналитика - предел мечтаний. Если интересны спортивная аналитика и статистика, то логично, что появится такой вопрос. 

 Следует начать с качества и приема сбора исходных данных. Десятилетие назад охват данных были ограничен статистикой по голам, броскам, количеству угловых, владению мячом и т. д.  Это неплохо, но это обычная статистика, которую можно посмотреть по телевизору,  сама по себе она не помогает прогнозировать победу в играх. 

Не так давно начался процес сбора информации о поведении мяча. Наибольший поставщик этих данных, Opta, предлагает (x, y) координаты каждого прохода мяча, каждого защитного действия и каждой атаки. На данный момент Opta - это один из поставщиков данных, в том числе Statsbomb, Wyscout и некоторых букмекеров, которые собирают данные. Для многих футбольных клубов эта информация пригодилась, например для поиска игроков. С точки зрения спортивной статистики - можно измерить ближайшие ожидаемые задачи игроков в течении матча, с помощью сбора ожидаемых передач, моделей прохождения, цепочек перехвата.

 Чтобы полноценно анализировать статистику, нужно владеть навыками программирования, лучше на языке Python, а также понимать основы статистического моделирования. Необходимая цель - модель логистической регрессии. Проходные модели задействуют либо логистическую регрессию, либо базовые нейронные сети. 

Конечно, важно знать об истории перемещения мяча на футбольном поле, но будущее аналитики футбола может быть и в другом. Некоторые эксперты, например,  Рауль Пелаес Бланко, считает, что нужно понимать, как игроки действуют в разных контекстах на футбольном поле, то бишь, иметь данные о 22 игроках на поле в режиме реального времени.

Чтобы справиться с такой задачей нужно использовать компьютерное зрение и машинное обучение для определения позиций игроков и мяча. Но даже здесь алгоритмы могут допускать ошибки. Но, несмотря на это, имеющиеихся данных уже достаточно, чтобы генерировать аналитику.

Каждый, кто хочет заниматься футбольной аналитикой, должен мыслить непредвзято и широко. Наука о данных и статистика играют важную роль, но тут есть место и тем, кто хорошо понимает в физику, компьютерное зрение или параллельные вычисления. Необходимо развивать соответствующие навыки для достижения цели.

И последнее, что важно помнить - это то, что необходимо быть командным игроком. Потому что важно обучаться и делиться всем,чему он учится.

Поэтому, вне зависимости от пути анализа данных он должен быть открытым для других. Вам нужно общаться с другими, учиться и делиться своими знаниями. Все это заложит основу футбольной аналитики будущего.
Сomments

no

Login to leave a comment!