数据科学家:NFL冠军球队的“四分卫”

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球队通过数据科学家的数据分析来敲定球员和战术,并最终赢下超级碗。这不是电影《点球成金》里的情节,而是美国第一大职业体育联盟——NFL的真实故事。

在IT经理网之前的文章职业体育进入数据分析时代一文中,我们分析了数据分析在体育界正发挥至关重要的作用,传感器和3D雷达采集着大量运动员数据,而数据分析的广泛应用也使职业体育内部发生着广泛而深刻的变化,毫不夸张地说,在美国职业体育界,数据分析已经走到了企业应用的前面。今天,我们将为大家介绍美国职业体育的王者——NFL(美式足球大联盟)如何决胜数据分析。

美国职业体育收视率

NFL收视率高居美国各体育项目之首  数据来源:@NFL中国

NFL的球队每年需要花费几百万美元去发现新的球员和雇佣教练。 对于球队来说,“谁是最好的球员, 为什么?”从来都依赖教练和球探的主观判断。 但是, 为什么现在很多球队都开始雇佣数据科学家来帮助分析球员价值呢? 数据分析又是如何帮助球队的呢?

 

赢得超级碗

作为美国最受欢迎的体育联盟的球队, 各支NFL球队都花重金希望把球队打造成为一支高人气球队。 最好的办法就是:赢得超级碗总决赛。而电影《点球成金》告诉球队老板们,一位完全不懂棒球、甚至不怎么爱运动的耶鲁数据科学家能帮助一支濒临降级的烂队在新的美职棒赛季上演“林书豪”式的连胜奇迹,并成功晋级决赛。

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。

要想赢得超级碗, 就必须要有最合适的球员。 和一般人们认为的不同, 实践已经证明, 那些真正能把各个不同位置的球员有充分化学反应, 能有效组织起来完成比赛的球队, 往往要比堆砌明星的球队更加强大(看看今年NBA的湖人队就知道了)。 因此, 对球员的选择实际上比表面看来要难得多, 不是说拿足够的钱去买最好的球星那么简单的。 你需要考虑的, 不仅仅是如何选择新球员。 还需要考虑几套方案, 以及在各个方案中, 新球员和现有球员能否产生化学反应, 能够凝聚成一个优秀的团队。

 

数据科学家是最好的球探

好的球探和教练, 对于NFL球队来说是无价之宝, 因为具备这样的眼光和经验的人才太少了。 不过, 球探和教练也有局限性, 他们只能根据他们的观察来进行球员选择。 也就是说, 他们所能够识别的还是一些相对简单的模式。 而通过数据科学家建立的数学模型, 球队可以进行一些更加复杂模式的分析。 这样的分析不但可以告诉球队, 球队目前需要的什么样特点的球员, 而且可以从球员资料分析出哪些球员具备这些球队需要的特点。

其实这就有点像企业招聘人才一样, 企业会根据团队成员的特点以及对团队的要求, 再根据不同应聘者的技能和经验, 选择最能够和现有团队知识, 技能互补的人员。

 

数据分析如何帮助球队赢下比赛?

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Juice Labs开发的各NFL球队冲阵战术数据可视化统计

除了在球员选择方面, 数据科学家还可以在帮助球队赢得比赛方面贡献自己的力量。 NFL的球迷都知道, 联盟里优秀的四分卫, 都需要在比赛前花数不清的时间来观看对手的录像, 目的就是研究对方防守的弱点。 他们会分析研究防守方的行为模式。 比如, 哪些防守方队员容易急躁, 更容易提前移动等等。 这样做的一个问题就是用人眼看录像并进行分析, 需要花大量的时间。 而数据科学家, 则可以通过上述的数学模型, 把每一个防守队员的防守模式全部分析出来, 从而节省四分卫(一般就是球队最贵的球员)宝贵的脑力和体力。 通过这样的模式识别, 数据科学家们差不多可以预测防守方针对进攻方不同的战术会采取的反应, 从而帮助进攻方队员进行跑位。 这其实有点像在营销预测用户对一次推广活动或者对一个新产品推介的反馈一样。

就像很多企业应用数据分析, 节省了成本, 提高了效率一样。 职业体育联盟也开始从数据分析中尝到了甜头。 不光NFL, 前不久, NBA的孟菲斯灰熊队也聘请了数据专家约翰-霍林格担任球队篮球事务运营部副总裁。 而在足球和高尔夫球领域, 数据分析也在大显身手,在IT经理网之前的文章中也有介绍。 参考阅读:职业体育进入数据分析时代

 

延伸阅读:关于电影《点球成金》

0c316cbb539d奥斯卡提名电影《点球成金》改编自迈克尔•刘易斯的《魔球—逆境中致胜的智慧》(Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game)。在美国职业棒球大联盟MLB中,比利(布拉德•皮特 Brad Pitt 饰)所属的奥克兰运动家队败给了财大气粗的纽约扬基队,这让他深受打击。一次偶然的机会,他认识了耶鲁大学经济学硕士彼得(乔纳•希尔 Jonah Hill 饰),两者对于球队运营的理念不谋而合。他聘请彼得作为自己的顾问,用数学建模的方式,逐渐开始挖掘上垒率的潜在明星,并通过软磨硬泡将他们招致麾下。

结果,一位完全不懂棒球、甚至不怎么爱运动的耶鲁数据科学家帮助一支濒临降级的烂队在新的赛季上演“林书豪”式的连胜奇迹,并成功晋级决赛。

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关于作者

        在TMT领域具有十余年的咨询和创业经验。 目前主要关注信息安全,同时密切关注云计算、社会化媒体、移动、企业2.0等领域的技术创新和商业价值。拥有美国麻省理工学院MBA学位和清华大学经济管理学院学士学位,曾任BDA中国公司高级顾问,服务过美国高通、英特尔、中国网通、SK电讯、及沃达丰等公司。联系邮件:wangmeng@ctocio.com

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