冬奥会你看了么？体育界的数据分析应用

最近，北京刚刚顺利举办了冬奥会，很多同学也在关注这方面的求职机会。今天我们就一起来讨论一下数据分析在体育界的应用。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
一篇文章带你了解——数据分析在体育行业的应用
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如何帮助团队赢得比赛？现在很多人已经意识到，新的技术可能会对体育行业产生帮助。比如在一个球队中，教练要怎样找到最有潜力的运动员，需要怎样补充人员来维持球队实力的平衡？通过分析球队最近的表现和趋势，来做出更好的决策，这些都可以根据数据来做一个评判。

无论是哪一场比赛，都是一整个团队在战斗，有教练、运动员、支持团队、饮食团队、医疗团队、心理治疗人员，所有人员都在各司其职，那么，数据在里面会起到什么样的作用呢？

首先，我们可以通过一些设备实时监视运动员的行动轨迹，由场外教练做出决策、策略；其次，根据这些场内运动员在不同的位置上的表现，分析和对比整个行业在这些位置的球员的表现，可以做出更好的调整；第三，有了以上数据，我们还可以做一些统计，这些数据可以让我们看到一些趋势，比如：球队现在是越来越好还是越来越差了？或者，我们某一场比赛中，整个球队的表现或者每个球员的表现情况如何？利用这些历史数据，我们还可以用一些软件来分析某个运动员近几年的表现。

像咱们刚刚讲到的，球队可能存在被低估的运动员，你可以通过数据看到运动员是否有提升的潜能，尽管他目前的指标比较低，但是数据呈上升的趋势，它也可以帮助我们评估一个运动员的表现。

下面这部分是关于训练（Training），数据在Training中的作用，就是通过数据辅助的手段去提升运动员训练的效果或有效性。有一个篮球相关的数据应用项目，它把运动员身体的一些重要部位点的轨迹记录下来，然后分析运动员的技术特点，以及他在哪些方面可以提升。现在已经有在家里自己练习高尔夫球的方法，它实际上也是通过采集你主要运动关节的几个点，记录下来挥杆运动的轨迹，之后给你提供训练方法。运用它的方法进行训练，你可以选一个跟你身高、体重、身体条件相类似的、非常成功的运动员的轨迹，当你开始击球训练时，软件会记录你运动的整个信息，和你准备模仿的优秀运动员的运动轨迹进行一个比较，然后给你一个提示，如脚步、身体的转体、高度、切线等等，并给你一些反馈，让你有意识地对比和他之间有什么差别，这种训练的方法会大大提高我们训练的效果。

除此之外，训练中也有其他数据方面的应用，比如监督运动员的状态，睡眠，帮他们减少受伤，提高训练效果等等。在训练中可以把数据反馈给他，提升训练效果。教练也会根据收集到的训练数据，加强对运动员的了解，做出更适合运动员的计划。比如在前面讲到的，我们可以用数据找到被低估运动员，同理，别的运动也是这样，你可以看到运动员不断成长的数据，以及和你过去历史数据的比较。

接下来是marketing这部分，体育运动和我们看到的电子游戏、电影相同，也需要市场推广。以一个电影的推广活动为例，团队会针对不同的用户、市场在不同的渠道里去推广这个电影。同样的，这些都会成为电子游戏、电影以及体育运动中主要的应用。

回到体育运动中来，我们看看marketing中的用户参与度。比如一个体育运动的推广是否成功，要看是否能够激发以前不太活跃的用户。在美国这边，最受欢迎的运动之一就是篮球，而这里就会涉及到他们的社交媒体推广，以及用户参与度之间的分析。

下面，我们看一下用户参与度方面，我们能做什么。

首先要检测数字参与的模式（Detect pattern in digital engagement)，你可以做一些营销活动，比如，你可以通过email号召大家参与活动，比如为这支球队中喜欢的运动员点赞、为球队点赞等。邮件发出后，通过打开率、点击率以及阅读的时间、反复打开的次数，你可以找到对这个活动感兴趣的用户。接下来，你就可以在推广中对他们进行下一步的champion。

数字参与（digital engagement）有很多模式，你可以对用户本身进行分组，同时也能判断邮件最佳发出时间，让打开率达到最佳。我们有同学在marketing公司里面，他们会专门研究email什么时候发出最合适。

还有一个应用是情感分析（Sentimental analysis）。它在数据科学里有很多应用，常见的如NLP自然语言处理技术，当然，它也能应用于很多不同的场景。对于一支球队来讲，有Facebook、Twitter以及其他社交媒体平台，你有一些粉丝的评论、和粉丝互动。你的粉丝可能是成千上百或百万级的，那么他们的留言会是一个很大的数据，这时，可以用NLP技术做一些Sentimental analysis，去掌握我们的用户对什么感兴趣，他们情绪的变化，或者对某一个活动、推广、球员，他们基本的评价，是正面的还是负面的。

球队利用数据推广还有一个重要部分，就是鼓励用户购买门票，观看比赛。这能让球队得到更多的收入，在咱们数据分析技术中，可以利用转换漏斗做到这一部分。比如，一个用户参加过我们网上的活动、或者是在网站上注册，成为我们用户之后，我们会经过不同渠道以及不同路径，最终让他成为付费用户， 并增加球队收入。

我们还可以通过数据分析用户行为，或者是他们购物的习惯。我们可以通过以往购买商品用户的模式，找到规律，并应用到未来的用户上，可以增加获得更多未来用户的可能性。

预测性的分析会比前面几种更高级一些，这里的模型会应用机器学习。比如，球队可以预估人事方面的需求，从而在招聘上做一些调整。现在，包括现场比赛、电话中心接收求助电话等等，都是非常普遍的应用场景。

此外，球队还可以提升系统。比如：改善体育场停车场的拥堵；对球迷在离场前和离场后行为的了解。数据不仅可以帮助我们的目标用户的信息，而且能够提供更有价值的其他信息。

数据还有助于后台的智能，包括一个球队的运营、一个运动项目的采购、供应链和后勤等等；以及核心产品和服务，帮助提升用户体验。和电商一样，体育分析也是基于网络，基于数据经济，基于营销中的社交网络；而后台这部分，如后台产品的质量、赛程的安排、主场客场的安排等，都能够利用数据，做很多之前做不了的事情。

最后我们来看一些体育的工作机会。

如果对体育这方面有兴趣的话，希望这篇文章可以作为一个入门。感谢你的阅读！你还能想到哪些可以在体育中应用数据的情况？欢迎在下方留言！你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量数据科学相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

Recap 作者：数据应用学院
美工编辑：过儿
校对审稿：佟佟
公开课回放链接：https://www.youtube.com/watch?v=UJIZRApTMLs&t=1s