職業體育進入大數據分析時代
職業體育中的數據分析
從高爾夫到網球，從橄欖球到足球，數據分析如今正席卷職業體育界。每次擊球， 每次揮桿都可能會影響整場比賽的結果。 運動員和球隊如今越來越依靠數據分析來使他們更快更強。 新技術如傳感器以及3D多普勒雷達等，可以跟蹤運動員的表現， 使得運動員能夠更好的了解和分析自己的運動。
“這并不奇怪”哈佛大學定量社會科學研究院的主任Gary King說，“如果你總結一下那些數據分析能夠起到巨大作用的行業的特點， 你就會發現， 職業體育行業基本具備了這些特點，這也就是為什么數據分析在職業體育中具有如此重要的作用的原因。”
職業體育的一個主要特點就是， 它是以結果為導向的， 可定量的。更快 ——快多少？ 更高 ——高多少？ 更強——強多少？
每年二月， 美式橄欖球聯盟（NFL）都會舉行一個叫做NFL Combine的評估會，NFL大約花一個星期左右， 圍繞上面的三個問題對每個優秀的大學球員進行評估。 評估的結果將供NFL球隊在每年四月份選秀進行參考。 球員的選秀順位也意味著球隊對他的投資多少。 我們經常能夠在NFL Combine中聽到這樣的話“這家伙能掙很多錢“ 這也就是說， 這個球員在6項評估中部分或全部超過預期。這些評估包括臥推， 縱向跳， 40碼沖刺等。 Combine的數據評估非常重要。一個例子就是， 今年來自西弗吉尼亞大學的防守線鋒布魯斯·歐文， 由于一些賽場外事件， 幾乎所有的專家都認為他頂多能夠在第三輪被選中， 然而， 在6項評估中的3項， 布魯斯·歐文都名列所有防守線鋒的第一位， 最終， 他被西雅圖海鷹隊以總順位第15位選中。
測試儀器替代了球探筆記
對球隊來說， 錯過一個好的新秀，損失無法估量。 如今，已經不再像過去那樣靠秒表， 錄像，球員運動集錦以及球探筆記來作為評估新秀的主要手段了。 在NFL Combine, 每個選秀球員都需要穿上帶有傳感器的運動服， 這些傳感器能記錄運動員的加速度， 垂直彈跳力以及心率等等。 西雅圖海鷹隊就可以通過這樣的方式，不僅能看到布魯斯·歐文的40碼沖刺用了4.5秒， 而且能夠看到他是如何加速的， 他是否很費力以及他的垂直發力是多少。 這種傳感器技術是由 Zephyr Technology與運動品牌Under Amour聯合開發的， 用在了Under Amour的 UA39 系列運動服上。 Zephyr Technology成立于2003年， 美國國防部采用它的生物傳感技術來幫助美國特種部隊進行訓練。 用來分析影響 諸如脫水， 疲勞或者受傷等因素對受訓士兵的影響。這些技術被美國的防化部隊， 快速反應部隊以及國民警衛隊所采用， 而近年來NFL Combine也開始采用這些技術。
針對士兵們的一些訓練原則也可以被運用到運動員身上。 Zephyr Technology的業務拓展副總裁Asher Gendelman說：“通過分析那些保障運動員健康的因素， 就能夠制訂合理的訓練計劃， 使得運動員既能夠充分訓練， 有能夠保證不因過度訓練而導致受傷。 當然，在NFL Combine，還沒有到制訂合理訓練計劃這一步， 他們還只是為評估者提供了一套更加科學的評估指標。”
足球場上的數據分析
無獨有偶， 美國足球大聯盟（MLS）也已經開始在足球場上采用傳感器技術。 從下賽季開始， MLS將采用阿迪達斯的miCoach精英系統技術， 把場上球員的數據（如心率， 速度， 加速度， 奔跑距離， 場上位置， 運動強度等指標）實時地傳送到教練手中。 類似UA39系列運動服。 精英系統技術也是基于可穿戴傳感器的， 有了它，場邊的教練就可以通過iPad，實時掌握這些數據了。 MLS和阿迪達斯在上個月費城舉行的MLS全明星賽上已經首次采用了精英系統。
“我想他太酷了。 我喜歡這玩意兒” MLS圣荷西地震隊的全明星賈斯丁·莫羅說到。
事實上， 賈斯丁·莫羅說他自己也在使用miCoach精英系統的個人版。 事實上， 很多運動員也自己在使用miCoach來監測自己的訓練數據（如心率， 步長以及距離等等）。 賈斯丁·莫羅認為， 這比以前的訓練手段有了進步， 有助于隨時了解自己的訓練強度。
在全明星賽上的數據顯示， 莫羅的運動強度排名第6 ， 整體速度位于第2位， 而總奔跑距離并列第4， 為2.1英里（約3.4公里）。
莫羅說， 有些球員希望在比賽中就能看到球員的數據分析。 如果下賽季采用miCoach精英系統， 他更希望能夠在賽后看到自己的數據進行分析， 而不是在比賽中調整。 “當然， 這取決于教練給我們看多少數據。”
莫羅說“我不太愿意在比賽中就看我的數據， 我還是希望按照我喜歡的方式去完成比賽。當然，教練們采用了這些工具 如果中場休息的時候， 我的體能教練跟我說我沒有盡力比賽而我覺得我已經盡力了。 我們就得看看是為什么”。
盡管不希望在比賽中就看數據， 莫羅還是認為miCoach很有用。 他說：“如果這個系統能幫助運動員提高競爭力， 提高訓練水平， 哪怕是一點點的話也值了。”
“我很高興下賽季能采用這套系統”莫羅說“人們可以按照他們想要的方式來使用這種工具， 有的人愿意在比賽中看到數據， 而我則希望通過數據分析來提高自己的訓練水平。 大多數認真的運動員都會這樣想的。 我想這將是一個非常有用的工具。”
高爾夫球的數據分析
生物傳感技術運動員訓練水平的一種手段。 通過對運動員動作的效果數據分析則是另外一種方式。 比如分析高爾夫球或者棒球擊球后的飛行。 TrackMan就是這樣一家通過3D多普勒雷達技術， 為職業高爾夫球手或者美國職棒大聯盟球隊提供擊球分析的公司。 一直以來， 高爾夫球手都是靠天分， 不斷練習以及直覺來進行揮桿擊球的。 現在， 很多球手可以選擇向TrachMan這樣的系統， 來輔助進行揮桿訓練的分析。
TrackMan通過雷達測量每次擊球后球的飛行過程中的所有數據， 如速率， 角度， 方向， 旋轉速度等。 然后通過軟件進行分析。 TrackMan的數據非常全面， 以至于一些職業教練在考慮日后如何根據TackMan在每次擊球后的數據分析來改變他們的訓練方式。
曾經的PGA球手， 如今的職業教練Grant Waite說到“對于高爾夫球手來說， 一次擊球可能就會改變你的一生。” Waite采用了TrackMan來幫助訓練球手， 這些球手中包括前PGA巡回賽冠軍Mike Weir 以及4次打入PGA巡回賽前10名的 Daniel Summerhays。
職業生涯中贏得過一次PGA巡回賽冠軍的Waite， 在2000年貝爾加拿大公開賽中以一桿之差輸給了老虎伍茲。 他深知揮桿對職業球手的重要性。 如今， 他通過TrackMan來幫助他的學生們提供揮桿訓練水平。
Waite說:“對球手來說， 最重要的就是， 能夠了解如何訓練能夠如何提高比賽水平。 今天的這些數據技術就能夠使我們精確地了解這些而不是僅僅依靠直覺。
通過與高速照相機， TrackMan軟件可以顯示擊球后球的飛行軌跡是與球桿頭切面的所對的角度。 而大多數人都認為是揮桿時桿頭運動的方向。
當然， 隨著不斷的練習， 優秀的高爾夫球手可以自如地控制球的方向而不必了解這背后的科學原理。 不過， 數據分析對高爾夫球或其他運動來說， 確實是一個很好的輔助工具。
Waite說：“你當然可以把一堆人放到一個練習場上， 什么也不告訴他們， 他們中的一些人最終能夠掌握擊球方向， 不過有了數據分析， 就能夠讓更多的人更快的掌握。 對職業選手來說， 數據分析可以節省時間， 利用技術給選手的訓練提供一個模板。”
哈佛大學定量社會科學研究院的主任Gary King認為，職業體育領域， 如同很多其他行業一樣， 對數據分析的應該才剛剛開始。
他說：“這個領域的潛力巨大，無論數據量還是數據種類都在不斷增長。”“即使利用現有的數據， 也能夠采用一些新的分析方法來完全改變現狀。”
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