（照片由 Unsplash 上的地平线以上拍摄）
Sackadelphia 的秘密武器：数据驱动的主导地位
2021 年，，费城老鹰队获得了 NFL 季后赛外卡球队的席位。 但是，2022 年 1 月 16 日，当他们面对坦帕湾海盗队时，他们遭到了重击， 以 31-15 的比分落败。
快进到 2022 年。老鹰队以球队最佳战绩 14 胜 3 负结束了本赛季， 夺得国联东区冠军，并获得一号种子席位。
老鹰队冲进超级碗的背后是什么？大量的数字运算。
也就是说，球队赛季的突破很大程度上是由强大的预测能力推动的 分析部门不知疲倦地与教练一起重新思考一切。 桌上正在分析球员的工作量、表现数据、剩余时间 在时钟上。他们严重依赖实时分析团队来指导第四次决策， 轮换策略和情境游戏召唤。他们更加依赖实时性 获胜概率模型。
事实上，在那个赛季，老鹰队因其侵略性而臭名昭著 的戏剧。他们在第四节落后的情况下奋力拼搏，远远超过了联盟的平均水平，并且。 绰号“Sackadelphia”的球队还以领先联盟，包括四名防守队员，每人擒杀超过 10 次！
不过，在这个突破性的赛季之后，老鹰队在 2023 年陷入了困境。然而，他们来了 重返 2025 年超级碗，以 40-22 击败堪萨斯城酋长队，并且 自 2017 年以来首次夺得隆巴迪奖杯！
体育统计学家解决的十个问题
前面的例子强调了体育统计学家如何改变 足球，甚至改变了特许经营历史。它还展示了两个关键策略 专家们正在使用数字来推动结果：结合实时统计数据、玩家数据、 和历史趋势来生成模型以实现两者1。优化游戏策略;和2。预测比赛结果。 （ESPN 的在比赛期间使用体育统计学家模型实时更新。
但他们也在使用数据来解决其他问题并在多个领域开拓前沿 体育运动。以下是这些统计数据所涉及的其他八个问题（作为问题） 专家经常处理过。
打造最佳团队
3。评估球员价值
问题：哪个玩家所花费的每一美元最物有所值？解决方案：分析高级指标（例如 PER、WAR、xG）以评估传统之外的玩家 统计数据。
奥克兰运动家队著名地使用 Sabermetrics 通过评估来建立一支季后赛水平的球队 上垒百分比高于打点等传统统计数据。
他们开创了一种趋势！现在，每个 MLB 球队都使用类似的分析来寻找价值。
4。做出最明智的球探和选秀决定
问题：我们如何根据大学或国际数据预测未来的表现？解决方案：构建考虑年龄、比赛水平、发展曲线的预测模型
指导选秀，据报道优于传统的球探方法。
5.最大化团队化学反应和阵容组织
问题：哪些玩家组合可以产生最高的性能？解决方案：应用正负数据、开/关分割以及阵容协同数据（进攻/防守 效率、间距、节奏）以优化轮换和换人模式。
在 NBA 中，教练使用协同指标来寻找可优化的球员组合 间距和得分。 例如, 该金州勇士队微调他们的“”使用开/关统计数据和阵容分析. 通过这样做，他们优化了间距并平衡了防守和投篮。
监控玩家的身心健康
6。让球员保持最佳状态以争夺冠军
问题：我们如何才能减少球员受伤，同时最大限度地提高表现？解决方案：跟踪生物识别和工作负荷数据，以避免过度使用并预测受伤风险。
NBA 已使用 Catapult 可穿戴设备等球员追踪来监控疲劳程度和 调整练习强度。 ，这样他们就能让他保持健康状态，参加 2019 年冠军赛. 教练以前使用过负荷管理，但没有达到这个程度。
（摄影：Unsplash 上）
7。减少软组织损伤
问题：我们如何在保持最佳表现的同时减少软组织损伤？解决方案：使用人工智能驱动的模型来监测训练负荷、旅行疲劳、水分和睡眠 预测受伤风险的指标。
多支英超 (EPL) 球队，包括曼城和利物浦，使用机器学习模型。接受过球员生物识别、运动数据和比赛方面的培训 从历史上看，这些模型可以预测运动员何时最容易受伤。
8。分析玩家压力
问题：压力或动力如何影响玩家的表现？解决方案：将表现统计数据与生物识别或心理数据相结合，以获得更深入的洞察。
例如，圣安东尼奥马刺队就尝试过整合心理表现 球员发展分析. 他们的目标是让球员能够更好地处理关键情况。
维护体育诚信
9。检测跑步赛事中的作弊
问题：如何确保耐力赛的公平性？用途：分析 GPS 数据、分段时间和节奏模式以检测路线切换或错误 完成时间。
在马拉松比赛中，体育统计学家使用计时芯片数据和 GPS 日志来标记可疑者 性能。例如，如果一名跑步者表现出令人难以置信的配速激增（完成 比世界纪录速度快 10K 的分裂）或可疑的分裂时间，分析师可以 检测潜在的作弊行为。 最勤奋的侦探之一。另外，请查看.
10。防止通话中出现偏差
问题：裁判的判罚是否公平、一致？解决方案： 、球员待遇和裁判模式，以检测偏见和/或不一致。
NBA 的最后两分钟报告经过统计审核进行公开审核，以确保 保持主持诚信. 例如，这些报告将表明某些裁判是否吹罚了更多犯规 针对特定玩家。
体育统计学家拥有哪些技能？
如上述场景所示，体育统计学家收集、分析和解释 体育比赛各方面的数据。如果你担任这个角色，一些 您的日常任务可能包括以下内容：
- 记分和实时数据记录
- 使用逐场分析来审核和清理统计数据
- 维护数据库并更新评分规则
- 为教练、球探或媒体准备表现总结
- 与分析师、裁判员和数据科学家合作解决争议和 提高准确性。
要完成这些任务和其他任务，您需要精通现代统计 软件以及数据可视化工具。这些包括Python， R、SQL、SAS/STAT、IBM SPSS 和 Tableau。这些平台支持大规模建模、预测和统计分析。 还具备设计和测试统计方法以及验证模型的专业知识 关键。
MTU 的课程应用统计学在线硕士教您如何将数据转化为可行的见解。它们涵盖假设检验， 概率建模、预测分析和计算统计。
体育统计学家经常与团队工作人员、媒体专业人士和分析师合作。 仅仅生成数据是不够的；还需要生成数据。你必须说服人们为什么这很重要。所以，您还需要重要的清晰地传达见解，通常针对非专家。以及领导力和情商的软技能 说服人们做出决定。
当然，您必须对运动充满热情。 作为一名体育统计学家意味着了解最新的体育趋势、观看 很多游戏，并且真的热爱竞争！
体育统计学家在多个组织工作。取决于你的热情和 体育，你可以找到专业运动队、大学的工作机会 以及大学体育项目、体育媒体和数据分析公司。你也可能 在技术和可穿戴公司、理事机构和委员会找到工作， 和研究组织。据 Zip Recruiter 称，体育统计学家使 平均$，至少有许多人报告一些NCAA 经验。
其他职位包括体育数据分析师, 体育分析总监, 球探或人才评估员, 体育写作r，并且远程体育统计学家.
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