點球成金，大數據怎麼幫球員更好踢球？

提問：@cave_star

首先，我想先和大家說明一下，體育數據不等於體育大數據。體育數據是統計學意義上的匯總數據，主要由數字、符號等結構化數據構成，顆粒度較粗，難以體現賽場上瞬息萬變的實際情況，更難以還原或創意出更多延伸服務。

伴隨互聯網發展，體育大數據的來源新增了文本、視頻、圖像、聲音、網頁等非結構化數據，直接改變了體育數據分析模式。

最近的俄羅斯世界盃，讓體育大數據一下子熱絡起來。就目前的技術來說，可以通過佩戴器材或者是感應抓取場上運動員運動指數、健康數據、比賽的數據進行分析。大數據抓取的維度非常全面，包括運動員每個關節的運動模式等都會記錄並分析，還能統計教練員換人的習慣、場上球員慣用的腳法等。

全球知名的體育大數據公司有perform、stats等，覆蓋足球，籃球，橄欖球等眾多頂尖賽事。目前主流的歐洲足球俱樂部都已經在使用體育大數據技術，國內比如恆大、上港等，也都有在使用相關服務。

體育大數據的效用不僅在賽場上，在日常的訓練也扮演著重要的角色。有了大數據，我們可以因材施教，實現科學化訓練。通過對每個運動員生活方式、運動習慣、身體機能等信息進行統計和分析，制定針對於個人的訓練會更有效果。

總結下，體育賽事中運用到大數據，主要就是幫助分析運動員的訓練及比賽狀況。通過視頻大數據分析，輔助教練制定技戰術。而在比賽量足夠大的情況下，大數據可以分析出一些球隊的特點以及習慣，這不單單是為了預測賽果，更多的還是給球員球隊教練提供更多的參考，從而在賽前分析以及賽後復盤中，起到較大作用。

在體育大數據的基礎上，基於目前AI，體育內容在智能音箱和手機上也已經有了越來越多的落地，離體育迷的使用場景也更近。目前在音箱和手機上比較多的是語音交互聊球的方式，在google、小米天貓叮咚上都已經有相關軟體，包括魔方元也有「AI球」聊天機器人，它們大都跟siri類似，只不過是更細分足球場景，更to c端。

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