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不用数据分析比赛能发展为职业球队吗？

2014-07-14

电影《点球成金》告诉我们，数据科学家能解决球队老板用钱解决不了的问题：打造一支冠军球队。“这并不奇怪”，哈佛大学定量社会科学研究院的主任Gary King说，“如果你总结一下那些数据分析能够起到巨大作用的行业的特点，你就会发现，职业体育行业基本具备了这些特点，这也就是为什么数据分析在职业体育中具有如此重要的作用的原因。”文中所说职业体育的特点就是可定量，而大数据则是通过定量的数据比对，来找到解决问题的方法。这一点对于世界第一运动的足球尤为重要。

好不好的联赛

大数据是有能力帮助提升一个联赛的水平。2004年创立的中超，只是模仿英超取个名字，可是水平不怎么样，但差在什么地方，要从哪些方面来看提升，好像没有太明确的方向。当方向不确定的时候，出现笑话也就再所难免，我们在追求足球风格时，曾经提出了一个莫须有的“欧洲拉丁派”，甚至提出要锻炼 “叉腰肌”，而大数据时代则大不同了。

以前，关于足球的数据统计只有角球、任意球、红黄牌和射门次数，大数据时代，联赛水平的体现有了许多直观的参数，如跑动距离、有效比赛时间、移动轨迹、控球时间、传球次数等等。以跑动距离、有效比赛时间作比即可一分高下，2010年国际足联的相关统计，职业足球运动员全场跑动距离平均为10000米，中超球员为7000米左右；有效比赛时间，2011年中超的实际有效时间为场均49分03秒，韩国联赛为56分09秒，欧冠联赛场均比赛有效时间为62分39秒。

再从大数据的角度来看，2012年和2013年的中超平均跑动距离都是超过万米；有效时间，2012年超过50分钟，2014年的目标是60分钟，中超的水平确实有了提升，要不也不会有场均1.8万人的现场观众，好歹也是亚洲第一，世界第十。

一个联赛的水平，不光体现在竞技水平上，还会体现在对媒体、对球迷的服务上，从这个方面再看大数据对已经高度职业化的NBA的帮助。NBA官方网站之前有内部的统计工具，只有一些授权的媒体可以使用做一些高级的深入数据分析，2012年，NBA与数据分析解决方案公司合作，NBA从得分、进攻、防守、做球等几大类统计了多达90多项技术指标，数据公司帮助处理NBA高达4500万亿条分割的统计数据。

所以到当2013年圣诞节时，NBA可以很快地告诉一个球迷从1947年开始NBA圣诞节特别节目开始，他喜欢的球队多少次出现在圣诞节比赛中。解说员经常会说“第三节时科比和奥尼尔合起来得分超过55分，湖人队没有输过”之类的话语，一边说一边可能感谢万能的大数据。

大数据已经很大程度上影响到职业体育的水平，另一方面，对于职业体育来说，所从事的运动不同对于大数据有不同的应用需求，例如，足球和篮球所遇到的大数据问题是不一样的，团体与个人的运动又会是大不同。海量数据处理的复杂性，对数据中心的计算能力提出了挑战，英特尔就正利用自己在计算领域长久的积累，从支撑计算的芯片产品，到实现分析的解决方案，在职业体育上发挥着不可替代的作用。好教练难求，但是经过计算和处理的多维度的数据却是可以普及和借鉴的。大数据改变职业体育，并赋予职业体育全新的商业价值，并非一件遥不可及的事。

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