축구 큰 데이터를 만날 때

2013/14 시즌 프리미어 리그에서 극적인 끝, 만약 아무것도, 우승의 마지막 라운드 보다 더 많은 되어야 합니다 방어 챔피언 빨간색의 빠른 감소 및 알 수 없는 버 튼의 출현. 에 버 튼 뿐만 아니라 이길 맨체스터 유나이티드, 심지어는 하지만 extravagantly 런던, 토트넘 홋 스퍼, 전송 시장의 뜨거운 화제가 되고있다 팬 들을 위한.

에 버 튼의 공격 축구에 새로운 트렌드를 나타냅니다: 데이터 혁명.

유럽 축구 같은 혁명을 통해가. 전문 팬 뉴스 스택에서 단서를 찾을 수 있습니다: 큰 클럽 영리 하 고 더 효율적 지 고 있습니다. 이전, 축구에 대 한 통계 코너, 프리킥, 레드 카드 및 촬영 회 되었고 선수 단일 필드, 궤도 속도, 그리고에 실행은 지금 사람들이 얼마나 많은 미터를 볼 수 있습니다. 예를 들어 Opta, 스포츠 데이터 회사 축구 경기 당 무려 1500 데이터 기록.

오늘, 프리미어 리그에서 모든 20 클럽 고용 11 그들의 고용 되 고 도시와 새로운 데이터를 다루는 기술 애 널 리스트 전용 있다. 2012 년에 리버풀도 "감독 연구" 라는 새로운 게시물을 만든 박사가 안 그레이엄 이론 물리학의 모집. 연구원은 사전 경기에 참여할 것 이다 고 후 게임 요약 관리를 도움이 될 것입니다 식별 하 고 전송 대상을 선택 하 고도 젊은 선수에 게 영양 상담을 제공. 혁명 외쳤다는 영국 미디어 충격 너무 했다: "프랑 켄 슈 타인 유럽에 경쟁력 있는 스포츠의 세계를 침공 했다!" "

데이터는 거짓말 하지 않습니다.

전통적이 고 보수적인 스포츠 축구의 경우에 (목표의 효과 결정 하기) 위해 도어 라인 기술 도입 또는 심판에 새로운 문을 만들려고 파문 하면, 데이터 혁명 놀라운 소리.

그러나, 바다의 반대편에 미국에서 체계적인 데이터 분석 침공 했다 주요 스포츠 연맹 빠르면 10 년 전. 미국 리그 야구 오클랜드 스포츠 팀 총관리인 빌리 병의 미친 실험의 가장 유명한 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/19058.html "> 2003 년, 그는 과감 하 게 포기는 전통적인" 공격 속도 " 팀 모집 "최고 속도" 높은 잠재적인 별 및 선수까지 대신 재능의 선택.

콩의 "혁명" 조 소의 사격을 받았다. 스포츠 세계에서 "데이터 알려줍니다 거짓말." 옛말 이므로 몇 가지 간단한 예: 농구 선수 같지 않으면 팀, 높은 점수 그 점수 추구 될 수 있기 때문에 결과 팀에 미친 총 하지 공격 작업을 매끄럽게 할 수, 럭비 4 컷의 낮은 백분율은 반드시 좋은, 그 총된 시간 지연 복사 되는 것을 피하려면 수 있기 때문에 궁극적으로 죽 일 상대 방어 팀에 의해 일부 테니스 선수 로저 페더러, 스위스 왕 등 다른 플레이어 보다 무의식적인 오류의 높은 백분율 하지만 그 더 적극적으로 재생 하 고 다른 사람 보다 더 많은 포인트를 승리 하기 때문입니다. 따라서, 힘과 선수의 잠재력 집단 프로젝트에서 특히 간단한 그림으로 판단 하기가 어렵습니다.

그러나, 운동 팀의 후속 성능 최고의 복귀 되었습니다. 그 뒤 새로운 시즌, 20 연속 승리, 양키스와 정규 시즌에서 103 승 총 하 고 큰 리그로 팀 (외국 유전자 보다 한 경기와 좋은 기록) 팀의 가장 수 승; 인지, 스포츠 팀의 총 급여만 이상의 51 백만, 아직 정상의 합계 3 뉴욕 양키스에 별.

그것은 재능의 선택에 방 벽에 너무 많이 그의 강조를 위해 강평 되었다, 비록 옆구리 저조한 플레이 오프에 했지만 그의 소수 데이터 및 선택 사람들.'을 ' 스카우트 직감에 의존 하는 대신 더 큰 데이터 분석을 포용 하는 빅 리그에서 다른 팀을 영감

콩 및 그의 스포츠 전설 베스트 셀러 작가 마이클 루이스에 의해 작성 되었습니다, 그리고 "처벌 골드" (또한 "구 라 이론"로 번역) 라는 제목의 베스트 셀러 책은 스포츠 세계에서 뿐만 아니라 영화로 만든 다음 뿐만 아니라 "형벌 골드"에 대해 얘기에 월이 헤 지 펀드 매니저.

사실, 거짓말 데이터, 하지만 데이터의 부족 하지 않습니다. 오늘의 빅 데이터 시대, 클럽, 미디어 전문 팬 없습니다 개별 데이터에 의해 방해 될 것. 왜냐하면 그들은 NBA 선수 한 경기에서 36 득점 볼, 그들은 또한 공격, 40%와 0.87 포인트만 각 공격에 대 한을 완료 하는 그의 선수 차례 당 1.12 득점 하는 동안 그를 볼 것 이다. 그들은 또한 나타납니다 다른 선수, 촬영 속도 35%, 하지만 12 시간 7의 손에서 그의 낮은 적중률 받을 공, 그래서 마지막 3 초 24 초에는 비록 하지 자신의 잘못, 하지만 그의 동료는 "희생양"을 다시

스포츠 매니저 이전의 미디어와 팬 들이 이해. 2004 년, 아 스 날의 프랑스 관리자 아르센 벵 거 감독은 프랑스에서 알 수 없는 자식 이라는 14000 미터 경주에서 실행할 수 있던 마티유 플라미니는 데이터에서 배웠습니다. 그건 정말 놀라운 숫자, 하지만 충분 하지 않습니다 때문에 벵 거 감독은 그가 올바른 방향으로 확실 하지 않습니다. 그래서 벵 거 감독은 그의 경기를 보러 현장에가 고 그가 돌아올 때 작은 선수를 서명 하기로.

하지만 빅 데이터 시대에 올바른 방향으로 선수 인지 현장에 갈 필요가 없습니다. 1998 년, 11 년 동안 NBA의 피닉스 선 스에 대 한 비디오 에디터를 역임, 릭 바 회사 설정 기록 하 NBA, 비디오, 모든 공격 차례를 추적 하 고 다음 각 플레이어는 "공격 동향 보고서." 분류의 모든 싱글 게임 2 년 후, 그는 전 마이크로소프트 엔지니어 시너지 스포츠 기술 회사, NBA 코치 원하는 양질의 데이터를 결합 하 여 각 데이터에 해당 하는 비디오를 설정 하려면 Niels Larre와 함께 일했다. 예를 들어 시너지 기록 1998 년에, 그리고 데이터 회사에서 제공 하는 데이터를 통해 더크 노비 츠 키는 NBA를 입력 했다 모든 공격, 오른쪽 이나 왼쪽, 낮은 백 점수 오류 비율, 24 번째 마지막 명 중, 고 등 우리가 노비 츠 키의 돌파구의 성공률을 아는 것이.

2011 년 NBA 30 개 팀 26 팀 시너지의 데이터 시스템을 사용 하 고 미디어 회사와 같은 ESPN와 NBA의 공식 웹사이트는 회사의 데이터를 사용 게임, 공부 그들은 심지어 100 달러 미만으로 팬 들에 대 한 인기 있는 버전을 출시 했다 일반 팬 들도 수십 정보의"고급" 비디오 재생과 결합을 볼 수 있습니다.

에 버 튼 공격

유럽에서 축구의 골드는 또한 알고 처벌 촬영 아웃의 마법의 적어도 그들은 브래드 피트 주연 할리우드 영화를 보았기 때문에. 하지만 그들은 생각 하는 축구는 매우 역동적인 스포츠, 야구에서 매우 다른. 프리미어 리그에서, 다른 유럽 리그에도 대부분 관리자 좋은 프로 선수 그리고 그들은 그들은 스포츠에 대 한 깊은 이해를가지고 생각. 헬 Redknap 그들 중 하나입니다. 그는 사우스 햄튼에 코치 데이터 분석가 그 게임의 약점을 표시 하려고 할 때, 포츠머스 조롱 되어: "그렇지 않으면, 다음 주를 사용 하 여 사용자 컴퓨터와 자신의 컴퓨터 확인 결과, 결정?" "

해리 Redknapp 그의 풍자는 문제의 지점에 가까운 실제로 매우는 모른다: 축구 22 선수 사이 경연을 해서는 안 하지만 더 중요 한 것은, 순발력을 싸우는 그들의 자신의 선수를 사용 하 여 두 명의 관리자.

에 버 튼은 프리미어 리그 스포츠 팀을 수 있습니다. FT 칼럼니스트 사이먼 쿠에 뜨 쿠퍼는 에버턴에서 프리미어 리그 최고 입력 및 가장 안정적인 팀 되었습니다 지난 10 년 동안 밖으로 지적 했다. Moyes, 아래 그들은 2007-2013 년에 모든 시즌에서 8 위를 거뒀다. 작은 지출 년에 불구 하 고 도시 리버풀 등 빅 클럽에는, 전송에서 시장 유명 스타, 유치도 어렵습니다 하지만 그들은 재능을 육성 하기 위해 훈련 팀에 의존, 뿐만 아니라 돈을 벌기 위해 이동 시장에서에서 안정적인 결과 유지할 수 있습니다. 웨인 루니, Rodwell와 로스 Backley는 그들의 젊음의 과일.

맨체스터 유나이티드를 Moyes job-hopping 후에 버튼 Martinesley의 위건 애슬레틱 그들의 새로운 매니저가 되려면 초대. 마르티네스의 집착 데이터 분석은 잘 알려진, 그는 그의 가정에서 60-인치 터치 스크린 TV를 넣어, prozone 기록 하 고 플레이어의 성능을 분석할 수 있는 소프트웨어와 함께, 동영상 팀의 매일, 특히 지 게임 Shuin 발굴 10 배 이상 그것을 보고. 그의 코칭 심 적 상태는 또한 전통적인 4-4-2를 선호 하는 대부분 팀으로 매우 창의적인 형성, 동안 마 르 티 네즈의 위건 애슬레틱 팀 4-3-3, 3-4-3 및 4-2-3-1 사이 앞뒤로 전환 됩니다. 즉, 그는 버 튼 클럽 등 혁신적인 클럽에 적합 특히.

마 르 티 네즈의 지도 아래,에 버 튼 훈련에서 각 선수의 행동 기록 합니다: "우리는 GPS와 심장 박동 게이지 각 선수의 상태 모니터링." 물리적 관점에서 가장 중요 한 데이터는 달리기, 스 프린트 거리 및 각 선수 두고 강도 높은 운동의 수 수입니다. 우리 보고는 선수는 피로의 상태에 어떻게이 전체 시즌을 모니터링 많은 시간 그가 휴식 필요. "

마 르 티 네즈, 알고 치료 하지 않을 경우, 데이터는 항상 숫자의 무리와 하지 계시. 따라서, 누가 이러한 수치를 분석 하는 사람이 되어야 하는 질문 한 새 했다. 제임스 스미스, 맨체스터 유나이티드에 의해 찍은 Moyes, 기술 조사, 감독 유럽 축구는 여전히 북미 프로 리그에 비해 데이터 분석에 결핍 말했다: "프리미어 리그에서이 데이터를 다루는 사람들은 일반적으로 스포츠 과학 전공, 그리고 그들 중 하나는 오전," 그는 말했다, "하지만, 미국에서 하버드 법률 학교 또는이 이런 일을 하 고 MIT에서 컴퓨터 과학이 볼 수 있습니다. 우리는 잉글랜드 축구 클럽에 문제가, 우리 지출 너무 많은 돈을 송금 수수료, 선수의 연봉 및 중개 수수료, 그래서 우리가 충분 한 품질 기술 분석 직원에 가져올 수 없습니다. "

물론, 일부 우수한 데이터 처리 전문가, 프리미어 리그에서 있지만 대부분 팀 보수 이기 때문에,이 숫자는 데이터 서비스 공급자의 prozone. 상황을 변경 하려면 맨체스터 시티는 흥미로운 실험을 했다 2012 년 8 월, "MCFC 분석" 라는 프로젝트를 열면, 과감 하 게 많은 Opta의 2011/12 년 데이터 관련 문서를 제공 하 고 "사랑 하는 사람 축구 및 데이터"를 호출 그들을 분석.

"축구를 좋아하는 사람들이 많이 있다 그리고 그들은 그들의 자신의 분석을 해야 할 것 하지만 데이터 필요한 돈을 데이터를 수집 하는 데 걸리는" 말했다 개 빈 Fregg, 맨체스터 시티에서 성능 분석의 감독. ""오픈 소스 데이터 분석", 라고 하는 그들의 접근, 1500 이상 사용자가 데이터베이스를 열기 전에 36 시간에 로그인을 끌었다. 그러나, 프로젝트의 작업 후 1 년 중단 하 고 그것의 성공을 평가 하기 어려웠다.

데이터 또는 직감?

마커 스 Dusato, 옥스포드 대학에서 수학 교수 데이터 분석 기존 클럽의 강도 패턴 변화에 있는 X 요인이 될 잠재력을가지고 믿는 골 아 스 날 팬 이다. "축구는 체스 게임 처럼 사람들이 생각 보다 더," 그는 말했다. "팀에서 일어나는 임의 하지 않습니다, 그것은 특정 한 규칙 이다." 데이터와 이러한 패턴을 찾을 하 고 미래에 일어날 것을 예측할 수 있습니다. 본질적으로, 이것은 헤 지 펀드 매니저 하고있다 다릅니다. "

Dusato 믿고 네트워크로 축구 팀을 보아야 한다 우리는 피치에 11 명의 선수는 노드, "미니와 같은 인터넷." 바르셀로나 같은 성공적인 팀, 모든 노드를 유지 수 있고 이론에 다른 팀을 할 수 있어야. 따라서, 데이터 분석 바르셀로나의 독특한 트릭 균열과 다른 될 수 있어야 볼 가이드 책을 따를 것 이다.

"축구의 세계는 매우 보수적인 오늘," Dusato 말했다, "예를 들어 팀 아 스 날과 리버풀 같은 경우 그들은 어떤 외부의 의견을 받아들일 수 있다, 확실히 진짜 부스트를 얻을 것 이다." 그 후, 그는 그가 만약 그가 그의 분석과 함께 있도록 수학자 그를 위해 일 하는 행복 보다 더 될 것 이라고 말했다.

그러나도 마 르 티 네즈는 데이터 분석의 한계는 인정. 그와 그의 두 최고의 스카우트, 강과 브라운, 그건 말도 안 되는 "구입하실 수 있습니다 플레이어 데이터에 의해." 생각 하는 생각 "그 선수를 볼 필요가, 그 선수와 사랑에 빠지게 해야" 마르티네스는 말했다, "그리고 그가 어떻게 따뜻하게, 그 심판과 통신 하는 방법, 후 그가 기회를 놓친다 어떻게 그가 그의 동료와 통신, 어떻게 그가 점수, 기념 및 어떻게 그의 동료 반응 후 그 점수 표시 됩니다. 데이터만 하면 몇 가지 명백한 실수를 제거 하지만 최종 결정은 개인의 판단에 의존 해야 합니다. 그건 스카우트와 코치는 그들의 용기에. "

같은 시간에 데이터 분석 일부 부정적인 효과 있을 수 있습니다. 블 레인 Plesdich, 감독 볼 턴, 연구 및 분석의 공개는 그들의 골키퍼에 서로 승부 차기에서 데이터를 공부 하기 시작, 이후 그의 페널티 킥 효율 감소 했다, 과거에만 9% 성공률와 두 시즌. "우리 그에 게는 방식의 데이터 분석에 대 한 생각 하지만 그것은 인간의 참여 했다와 선수로 그의 본능이 약화 됐다," Plesdich 말했다, 그는 즉시 추가 하는 "데이터 분석 또한 제공 긍정적인 효과 많이 합니다." "

데이터 전문가 축구 클럽에 더 큰 영향을 확인 하 고 싶다면, 그들은 클럽 소유자 관리자 로부터 포커스를 이동 해야 합니다. 예를 들어 리버풀 보스. 헨리는 좋은 로비스트, 모든 후, 그는 주식에 풍부한, 데이터 분석의 집합은 낯선, 그리고 그는 또한 보스턴 레드 삭스, 메이저 리그 야구 알고 레드삭스는 86 년 "거룩한 아기 저주" 졌 마침내 다음 빈의 "골드 페널티" 이론의 개혁 후의 보스 마지막으로 2004 년에 월드 시리즈를이 겼 다. 다른 한편으로, 있으 나 선수 첼시의 데이터 분석 감독 벤 스미스, 각 게임 및 훈련 후 자신의 데이터에 대 한 보고서를 점점 익숙해 이제는에 따르면 데이터에 대 한도 시작할 수 있습니다 그리고 그들은 알아낼 것입니다 그들이 어디 하 고 데이터에 잘 따라. 어디 그것 강화 될 필요가 있다.

축구는 열정적인 스포츠 이며 영혼 없이 순수 계산 일 경우, 그것은 그것의 매력 잃는다. 그러나,이 시대에 어떤 클럽 또는 관리자는 데이터의 역할을 거부 하는 경우 그것은 것입니다 큰 단점.

팬 들 모를 클럽에서 무슨 자리 또는 TV에서 라이브 보고입니다. 대체 선수 득점 처음으로 그 후 공을 진 경우 그의 천재, 또는 자신의 데이터 분석 탱크의 정확한 계산에 대 한 관리자를 감사 것입니다? 이 시점에서 맨체스터 유나이티드 팬 인 경우에 특히 당신이 수 있습니다 걱정 하지 차이 전혀.