母狗 拳交 当今看个球齐要懂数据分析了吗？

那些熬夜追欧洲杯的球迷，热衷于拿着每场比赛赛后球员评分，“有理有据”地批评分析。这些评分的背后，是数据科学的驱动。以人人最有影响力的数据公司Opta Sports为例，它在足球比赛中网罗的事件数据多达2000+项母狗 拳交，能把一场比赛中球员和球队的步履透顶数据化。数据科学不单是阴事足球，包括NBA、MLB、NFL、F1、板球等整个交易价值较高的默契，齐还是充分数据化。体育数据分析的崛起，实质上是全寰球对大数据叙事狂热的一个缩影。

撰文 | Timo

当下欧洲杯，除了夜半爬起看比赛除外，虎扑或者懂球帝的老哥们最可爱作念的事情之一，即是拿着每场比赛赛后球员评分，去“有理有据”地批评一番：C罗7.1分全队倒数他真老了吗？姆总7.5分他昂扬吗？英格兰全队平均唯有7.06分，南门该下课吗？明里是“研讨”足球，擅自则是参与一些竞彩小游戏。之前果壳欧洲杯有计划著述的留言中，齐能看见不少“大球小球”或者“三串一”之类的字眼，可见谈友颇多。而这两种乐趣背后，从评分到赔率，齐离不开一套完好的数据体系。这套体系是媒体的浪漫丸，是球迷的文曲星，背后亦然一门生意，和对寰球影响久了的一种Drive意志。

谁在给球员评分？

如今咱们每场看到的数据评分，大齐来自两个开端：SS（SofaScore）和WS（WhoScored）。有的时候，两家的评分大体齐能适合比赛中的预期，但是评分已毕并非完全一样。比如在英格兰VS斯洛伐克的欧洲杯八分之一决赛中，在菲尔·福登的证明上，二者就出现了很大的互异：SS给福登打出了7.1的评分。而WS则给出了6.4的低分，在首发中庸梅努比肩最低。和福登一模一样的是科比·梅努，相似是WS 6.4而SS 7.1。

英格兰VS斯洛伐克 WS评分 ｜WhoScored

英格兰VS斯洛伐克 SS评分 +｜SofaScore

开垦于克罗地亚的SofaScore和开垦于英国伦敦WhoScored齐是知名体育数据公司，不错看到他们的评分齐给与了圭臬的10分制，其数据源也有重合之处（比如齐会使用Opta的数据，其中WS是完全使用Opta的数据，SS是部分使用），二者的评分互异是从他们的算法上来。天然二者齐未公开过我方的算法，但是通过媒体报谈如故粗略看到一些头绪，WhoScored评分只在赛后更新，倾向于整场比赛完了后，将球员的每个动作的数据细节进行透顶判辨，并赋予某些要点动作更高的权重（如关节传球、得胜阻止、过东谈主等），关于一些负面动作（如诞妄、犯规、红黄牌）的刑事株连也会愈加严厉。比如科比·梅努在比赛中吃了一张黄牌，在WS的评价体系里扣分就会更多。而福登多达21次的丢失球权，也许就成为他评分较低的原因。比拟之下，SS的评分在比赛初始10分钟后就会及时更新，每场比赛中评分会更新60次，举座偏重于“对比赛最终已毕带来的影响”上，影响评分的是“主要积极身分”和“主要负面身分”，对匡助球队取得告捷的积极身分会有更高的奖励。因此合理揣摸，福登因为有2次形成射门的传球，其中形成了1次创造得分契机，形成了0.14的xA（预期助攻），可能让数据判断他对比赛告捷形成了一定的孝敬。而相似7.1分的梅努有一次漂亮的过东谈主射偏，带来了更高的xG（预期进球），也相似被计入了更多孝敬。

SS的评分更偏向要点步履对比赛的影响 ｜ SofaScore

类比来说，SofaScore的评分，访佛于 FIFA 游戏中对球员的评分，计议了比赛中的关节事件和举座证明，只须赢球且出场时期填塞评分就不太会低，很是适应“嗨圣二象性”的球迷；而WhoScored的评分访佛FM（足球司理），不管比赛已毕如何，齐看具体数据细节来进行深度分析和评估，就怕候反直观，但其中的意旨深嗜意旨深嗜经得起琢磨。

点球成金

贝内特·米勒执导，布拉德·皮特和乔纳·希尔主演的电影《点球成金》（Moneyball），这部电影呈报了一个确凿的故事：奥克兰默契家棒球队的总司理比利·比恩在预算有限的情况下，与耶鲁大学经济学毕业生彼得·布兰德融合，立异性地欺诈“棒球统计学”（Sabermetrics）来评估球员并组建球队，在莫得明星球员的情况下创造了MLB的好意思联连胜记载并打入季后赛。

图片开端：豆瓣电影

低插足能拿好收货，好收货意味着体育交易里的高呈报。跟着这套“金球表面”（Moneyball Theory）体育投资者的共鸣，之后许多年，咱们就看到了这么的场景：一盛大体育数据公司得到了快速发展，上文提到的WS和SS平台，齐与背后的Opta Sports有融合，后者是人人最有影响力的数据公司，比赛每场足球比赛网罗的事件数据多达 2000+ 项，把一场比赛中球员和球队的步履透顶数据化。而与之访佛的公司，还包括Stats Perform、Wyscout、Instat、Football Benchmark等等，他们也不单是阴事足球，包括NBA、MLB、NFL、F1、板球等整个交易价值较高的默契，不仅还是充分数据化，况兼数据齐极具交易价值。

Opta Sports的数据做事涵盖了盛大方法 ｜ statsperform.com

这些数据给球迷们看，无非是拿着彼此打打嘴炮，除了媒体、告白和球迷做事，其更迫切的买家，即是足球俱乐部，以及博彩。足球俱乐部购买数据主要用于两个方面。其一是针对比赛，用于我方和敌手的战术分析，裁长补短地争取比赛告捷，同期监视球员的情景和伤病情况。比如说布莱顿主帅德泽尔比就也曾在连接多场比赛后，监测到如三笘薫、邓克等中枢球员还是在密集赛程中超负荷运转，天然球队很需要他们，但是不得不放在替补席，而在比赛中选拔更保守的战术。

布莱顿的球员价值比拟于购入频频时有纷乱提高 ｜transfermarkt.com

其二是针对球员来回，通过详备的数据，以及高阶的数据分析，球探团队不错在东谈主手有限的情况下，在全寰球挖掘更多好球员，并更有依据地有筹办是否招募。比如说布莱顿从厄瓜多尔挖掘了凯赛多和埃斯图皮南，从日本挖掘了三笘薫，从爱尔兰找到埃文-弗格森，从阿根廷找到了麦卡利斯特，他们转入布莱顿的价钱齐极低，自后或者为布莱顿带来了丰厚的利润，或者领有极高的身价。而关于足球博彩来说，庄家和赌徒，也齐需要数据。关于接管投注的博彩公司，他们的精算师会使用详备的比赛数据和高均分析来成就精确的赔率，通过及时数据和比赛进度分析，博彩公司不错在比赛进行历程中动态调度赔率，由此评估和治理投注风险，保证我方稳赢。但与此同期，历害的赌徒相似不错通过数据分析让我方赢。2006年，英国商东谈主兼数学家托尼·布鲁姆（Tony Bloom），欺诈复杂的数据模子和统计分析来预测足球比赛的已毕，匡助大批赌徒（他们只孤高接管至少投注200万英镑的客户）投注亚洲让球盘（Asian Handicap）并收取佣金，把柄We love Brighton的报谈，这门生意每年给他们带来了1亿英镑的收入。

托尼-布鲁姆 ｜ wearebrighton.com

而赚到钱的托尼·布鲁姆随后收购了从儿时一直撑执的俱乐部——布莱顿。是的，托尼·布鲁姆的布莱顿即是当今“数据足球”的标杆，也被许多更大的俱乐部师法，比如切尔西以及利物浦（天然未见得师法得很得胜）。跟着这股风潮逐步的膨胀到寰球上的每个旯旮，球迷、球队、赌博、交易以及老本，全部由数据交汇在了沿路，可被量化的体育也成为了人人老本的香饽饽。把柄Fact.MR的分析预测，2024年人人体育分析商场（Sports Analytics Market）限度预估为46.6亿好意思元，估量到2034年将达到594.7亿好意思元，年复合增长率预估达到29%。分析指出，以统计数据为基础的数据分析、物联网、媒体、体育粉丝做事，将成为关节的商场增长能源，并透顶转变体育比赛的传播与消耗形式。那么，代价是什么呢？

赛博体育？

体育数据分析的崛起，实质上是全寰球对大数据叙事狂热的一个缩影。2010年，硅谷营销巨匠肖恩·埃利斯无情了知名的Growth Hacking（增长黑客）认识，将传实足计学、大数据、蓄意机时候和营销瞻念察等跨规模的学问，调处成欺诈数据去带动举座增长的步伐论。

图片开端：Amazon

东谈主们发现了元数据（Metadata）是一座金矿，不错快速带来变现契机之后，死力于于将其用在已知的整个方位。与好多规模（比如浏览、购物步履）的用户数据齐黑白结构化不同，体育场上的默契员们，衔命调处法规，在圭臬的场所上进行比赛，整个的数据齐是结构化的：每次传球、射门、胡闹动作等不错被预定一，如进球、助攻、黄牌、红牌齐有明确的属性和类别，通过东谈主工+机器视觉识别，数据荟萃也不错作念到确保数据的高精度和一致性。《点铁成金》中的棒球手脚一项回合制游戏，最早形成了的可结构化数据荟萃，并产生上垒率（OBP）和投手防卫率（ERA）等深度分析数据。跟着Growth Hacking深入东谈主心，不管是足球如故篮球，今天不说几个高阶数据齐不好意旨深嗜说我方懂球。一初始，数据看起来全是好意思好，既丰富了球迷的谈资，也让俱乐部有了科学的发展谈路，还让赌球老哥有了一种我方很专科的嗅觉。

快播伦理电影

当你看数据赌球赌对了 ｜ 电影Moneyball

但批评的声息从未罢手：在the real EFL刊载的科普xG（Expected Goals预期进球）主张的著述中提到：xG以及访佛高阶主张，天然还是成为足球分析的基石，但简短化了足球的多面性，分析要计议比赛的定量方面，也要计议确凿的质地。而足球数据平台StatsBomb，致使在用数据撰文回来21/22赛季曼联的证明时“自砸牌号”：仅凭数据分析，弗成惩办德赫亚与亨德森之间首发门将竞争的问题，曼联需要计议东谈主的身分和治理身分。而在著述终末，作家威尔·汤普森还有益说起：不管曼联踢成什么样，拉什福德齐是过去的一座明灯。他们的分析，恰是在说：确凿的足球默契，不是在玩FIFA或者FM，依然有很是多难以被统计和蓄意的身分。

在笔者FM归档中数据即是一切，但实践并非如斯 ｜ 图片开端：FM2024

领先，数据化势必带来“作念数据”，过度追求以数据判断证明，已毕可能是一些球员，为了刷个东谈主数据，反而使球队蒙受耗损。致使许多球员为了追求成果，踢球的形式变得调处而无趣。其次，尽管Opta等数据荟萃机构，还是能一场比赛网罗2000项数据，但许多事情是数据响应不出来的，其中包括球员的意志品性、团队融合、创造力、伙同力等等。在数据里，一次充满思象力的过东谈主也只是一次带球冲破。一位队长荧惑士气的演说，可能并不会统计到任何数据里。（可能只会荫藏在在“在场时顺利率”这么的数据里）终末，还有激情。21/22赛季，因为伤病，拉什福德在曼联各项赛事中只攻入五球。关联词在那时英国疫情时期，他长期在为停学英国底层儿童不挨饿而奔波，不仅跟慈善机构融合筹款2000万磅，况兼束缚通过叮属媒体向政府喊话，最终得胜令英国首相鲍里斯·约翰逊转变主意，保留了130万儿童的免费午餐。他本东谈主，也因此获取了大英帝国员佐勋章，这亦然今天“拉爵爷”这个花名的由来。

拉什福德参与FareShare给儿童食品的慈善行为 ｜ 图片开端：fareshare.org.uk

今天，每个球迷可能拿着数据辱弄拉爵爷比赛又拉了。但来自下层的足球默契，不单是是一场秀，它还与社会的良好有计划。穷小子成为球星后回馈社会的这种激情与尊重，却是数据不管如何弗成体现，却又是足球寰球在乎的。就像前文提到的赌徒富翁托尼·布鲁姆2009年收购布莱顿，他领有顶级的数据分析团队和出色的交易直观，但是他收购的事理毫不是“布莱顿是一个很好的投资方向”，而是：他的叔叔曾是布莱顿董事，他的祖父曾担任俱乐部主席。而他，从小即是布莱顿球迷。

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