Анализ результатов спортивных команд через статистические данные включает несколько этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Для этого используют датчики, камеры, носимые устройства и ручной ввод данных. 1 Например, в футболе в форму игроков встраивают GPS-трекеры, которые фиксируют скорость, ускорение, частоту сердечных сокращений и расстояние, пройденное каждым игроком. 3
2. Предварительная обработка данных. 1 Её проводят, чтобы обеспечить качество и согласованность данных. 1 Включает очистку, обработку пропущенных значений и удаление выбросов, которые могут исказить результаты анализа. 1
3. Хранение данных. 1 После очистки и подготовки данные сохраняют в базах или хранилищах. 1 Это позволяет специалистам легко осуществлять поиск и анализ. 1
4. Анализ данных. 1 Для этого используют статистические методы, алгоритмы машинного обучения и знания предметной области. 1 Аналитики выявляют закономерности, тенденции и инсайты в данных. 1
5. Визуализация. 1 Чтобы сделать информацию более доступной для тренеров, игроков и болельщиков, данные часто визуализируют с помощью диаграмм, графиков и информационных панелей. 1
6. Принятие решений. 1 Идеи, полученные в результате анализа данных, влияют на принятие решений в спорте. 1 Тренеры могут принимать обоснованные решения относительно стратегий игры, замен игроков и режимов тренировок на основе рекомендаций, основанных на данных. 1

Некоторые инструменты анализа:

• Hudl и Wyscout. 2 Нужны для анализа записей игр, предоставляют подробный разбор хода матча и производительности игроков. 2
• Opta и InStat. 2 Агрегаторы статистики в футболе, баскетболе и хоккее. 2 Эти платформы отслеживают тысячи событий в каждом матче. 2
• Catapult. 2 Ведущий бренд трекерных устройств для измерения физической активности. 2
• Tableau и Power BI. 2 Инструменты визуализации, которые преобразуют сложные данные в интуитивно понятные панели для тренеров и руководства. 2