体育竞赛近年来发生了很大变化，仍有很多需要发展的地方。 . 根据 Grand View Research 的数据，2020 年体育分析市场规模超过 9.2 亿欧元，预计到 2025 年将增至 33.8 亿欧元，根据“国家报”。对于这些计算，考虑到体育中的大数据首先用于获取竞争对手的情报，制定具体的策略并吸引人才。
它们是中期估计，但今天收集有关运动表现及其处理的数据已成为关键。我们可以这样说：“大数据和高级分析是 彻底改变体育世界 拥有大数据的数据分析师的形象在许多体育实体中变得至关重要，他们一直在寻求改进和竞争优势。”.
但是……这场革命是关于什么的？足球大数据的引入有助于增强球员的能力，提高球员的表现，为技术人员提供预测和做出阵容相关决策的机会。此外，不可否认，其应用对信息管理产生了影响，使团队能够以前所未有的方式进行详尽的评估，并有助于预防伤害。
这样，借助大数据和数据分析的应用，我们可以获得更完整的运动管理模型。以及在足球队中的出色表现。这迫使未来的足球研究采取更全面的多学科方法，教练组主要包括表现分析师、运动科学家和生物力学专家，以便理解复杂的数据集。因此，未来数据分析师和体育之间的合作将是更有效地应用这些方法的关键。而且，对更先进的数据分析技术的日益依赖给未来的体育科学家带来了新的挑战。
那么他指的是什么？ 大数据 在足球？大量数据或信息的积累，以及在分析所述数据的过程中用于寻找重复模式的程序。在 足球 该术语包含在信息和通信技术 (ICT) 领域内。
大数据是这样一个事实，即我们所做的一切都会留下（或不留下）可以收集、转换和分析以做出决策的数字痕迹。
为什么在足球中使用大数据？
知己知彼
自体育大数据开始以来一直很关键的方面之一是 创建数据驱动的策略. “提出的多个选项主要与对自己团队和竞争对手的分析有关，通常称为竞争环境。从这个意义上说，使用了多个指标，一些更个性化，另一些则更少，这些指标可以客观地描述游戏模型、系统、空间占用，当然还有球队和球员的特征”，David R. Sáez，首席执行官指出 体育数据校园。
Sports Data Campus 的 CEO 强调，视频分析越来越受到关注。有许多报道依靠观看视频图像来得出结论。新的图像分析技术使得从这些文档中获取越来越多的信息成为可能。
足球分析师丹尼尔·佩雷斯 (Daniel Pérez) 专注于个人运动，这些运动通常更容易分析。 “例如，在自行车运动中，[大数据]被广泛用于实时衡量个人表现。通过这种方式，他们可以尝试预测骑自行车的人在每个时刻需要付出的努力才能达到一定的表现。骑自行车的表现比足球要简单一些。出于这个原因，它在今天更加有效。”.
避免球员受伤
运动员和运动员的护理是数据分析的另一个重要应用。 “它的使用顺序是，不仅可以延长你的运动生涯，还可以最大限度地减少受伤的风险，”Sáez 说，在这种情况下指的是足球。
在这里，信息来自非常多样化的来源，这会影响运动员的健康。 “收集运动、生物特征、物理、遗传、化学数据。所有这些都用于设计具有个性化负荷管理的训练模型，目的是防止受伤，尤其是肌肉超负荷造成的受伤”。
人才招聘
在足球和其他运动中，高级分析在转会中的作用都很突出。在体育之王中，目前主要的应用是：吸引人才。
在足球比赛中，您可以让一名具有某些特征的球员在您的球队中表现出色，也就是说，在他与场上其他 10 名球员有关联的情况下，并非没有指出对手也扮演着应得的角色单独分析。大数据可帮助您使用正确的变量在任何场合找到合适的球员。
在收集有关游戏和玩家表现的信息后，必须对其进行处理。这是另一个关键部分，因为它定义了重要的内容和程度。同时，这个阶段是在最终结果中不那么重要的因素的权重被缓和的阶段。
数据清洗和处理通常通过R或Python等编程语言来完成。 PySpark 在机器学习模型和算法的设计或使用方面脱颖而出，专注于分析、预测或人工智能模型的设计。
展示
处理完成后，根据要处理结果的用户，它们会以一种或另一种方式呈现。至于仪表板的设计或报表的呈现，有多种工具。被称为“可视化”的部分是流程高效的关键。
在许多情况下，这种可视化是针对教练、体育总监、物理治疗师等人的。简而言之，必须对比赛和运动员的某些方面做出决定的人。但它们不是数据中的专门配置文件，因此必须以易于查看的方式传输信息。
知情决策
从这里开始，从整个过程中得出的结论开始发挥作用。它们成为决策的一个因素，一个越来越重要的因素。教练、球探或体育主管在决策过程中越来越多地使用大数据工具，但数据分析师并没有与这些体育专业人士分开。在体育环境中工作的数据科学家必须清楚游戏的概念，因为他们从创世阶段开始的分析将具有更大的价值。
毕竟，必须记住，大数据是用来补充体育专业人士的知识的。它的使用正在增长，但在不同学科之间仍然不平等。应该区分个人运动和团队运动，因为在个人运动中，要分析的变量更少，环境受到更多控制。在团队运动中，可能性成倍增加。关键和复杂性是交互。因此更难分析。
请继续关注这篇文章的第二部分，我们将告诉您如何应用它！
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