Как команды НБА используют расширенную аналитику для улучшения своих стратегий?
Содержание
Что такое аналитика данных?
Аналитика данных — стратегический инструмент для улучшения стратегий, который в последние годы используется все чаще. Данные лежат в основе Национальной баскетбольной ассоциации и ее команд, поскольку почти каждое решение сегодня принимается на основе аналитики. Последнее десятилетие профессионального баскетбола кардинально изменилось из-за передовой аналитики. Команды НБА в основном используют высокотехнологичную аналитику тремя способами: разведка игроков, разработка выигрышных стратегий и прогнозирование и предотвращение травм игроков. НБА полагается на использование передовой аналитики для улучшения своих стратегий с целью улучшения коэффициентов НБА.
Используя эти аналитические модели, традиционная НБА была переосмыслена в совершенно другую и новую игру. С созданием этой новой игры НБА каждый ход можно предсказать и рассчитать с целью оптимизации выигрышной стратегии. Современные технологические достижения, такие как обучение на основе скорости, отслеживание GPS в тренировках и играх, а также технология платформы Force, изменили коэффициенты НБА. Итак, как команды НБА используют расширенную аналитику для улучшения своих стратегий?
Позвольте нам объяснить.
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 вносить стратегические улучшения, принимая во внимание игроков и их статистику в прошлых играх. Сложный сбор данных — это инструмент, который команды НБА используют для улучшения стратегий, а сбор данных распространяется на другие области расширенной аналитики.
2. Разработка выигрышных стратегий
Установив камеры на каждой баскетбольной площадке, НБА использовала технологию для сбора данных о перемещениях каждого игрока. НБА может начать разрабатывать выигрышные стратегии, используя модели машинного обучения для анализа данных. Раньше из-за отсутствия технологий можно было собирать только базовую статистику.
Однако с помощью продвинутой аналитики, к которой мы имеем доступ сегодня, НБА имеет глубокие данные, которые она может использовать для улучшения своих стратегий, от определенных «подсказок» до более специфичных для игроков движений. Это помогает тренерам планировать оборонительные и наступательные стратегии в соответствии с собранными данными. Приобретайте билеты на финал НБА как можно скорее, потому что ничто не сравнится с захватывающим опытом наблюдения за финалами НБА вживую.
3. Прогнозирование травм
Источник: nytimes.com
Расширенная аналитика может эффективно использоваться для прогнозирования травм и помогать спортсменам минимизировать вероятность получения травм. Собирая данные об игроках с помощью сложных технологических средств, таких как мониторы сна, слюна и носимые устройства, расширенный анализ может определить физические возможности отдельного игрока и степень его подверженности 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 будущих травм.
4. Скаутинг
Команды НБА используют расширенную аналитику для целей разведки. Используя данные об игроках, драфт НБА может быть соответствующим образом изменен. Он также может помочь разведке перспектив с использованием числовой аналитики и традиционных методов разведки. Расширенная аналитика может предсказать с определенной степенью точности перспективу игрока колледжа как игрока НБА. Поскольку неправильный выбор игрока может вернуть команду к стандартам низшего дивизиона, возможность более эффективного разведки является ценным инструментом для НБА.
5. Выбор игроков
Источник: theringer.com
Выбор игроков для НБА — важная и последовательная работа, поскольку целые команды могут положиться на этот выбор в любой момент игры. Из-за значительных денежных и командных последствий выбора игрока методы разведки с использованием расширенной аналитики оказываются полезными. Однако выбор игроков осуществляется другими способами, поддерживаемыми аналитикой данных. Аналитика данных оказывается полезной, когда команды НБА просматривают драфт, поскольку она предоставляет историю игры игрока, его слабые и сильные стороны. Оценка выборов с помощью данных дает командам доступ к любому преимуществу, которое они могли бы получить от наличия этого конкретного игрока в команде.
6. Подсчет очков
Команды НБА также используют расширенную аналитику для улучшения своих стратегий прогнозирования результатов. Сравнивая годовую аналитику команд, можно делать прогнозы результатов, хотя такие прогнозы не могут быть идеальными. Данные могут показать вознаграждение за принятие рисков и наоборот на основе прошлых игр; например, вознаграждение за трехочковый бросок перевешивает риск. Это показывает, что команды, которые пытаются сделать трехочковый бросок, набирают больше очков, доказывая, что вознаграждение перевешивает риск.
