[分享]竞技运动中的数据挖掘
美国著名的国家篮球队NBA的教练,利用IBM公司提供的数据挖掘工具临场决定替换队员。想象你是NBA的教练,你靠什么带领你的球队取得胜利呢?当然,最容易想到的是全场紧逼、交叉扯动和快速抢断等具体的战术和技术。但是今天,NBA的教练又有了他们的新式武器:数据挖掘。大约20个NBA球队使用了IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系统来优化他们的战术组合。例如Scout就因为研究了魔术队队员不同的布阵安排,在与迈阿密热队的比赛中找到了获胜的机会。 系统分析显示魔术队先发阵容中的两个后卫安佛尼.哈德卫(Anfernee Hardaway)和伯兰.绍(Brian Shaw)在前两场中被评为-17分,这意味着他俩在场上,本队输掉的分数比得到的分数多17分。然而,当哈德卫与替补后卫达利尔.阿姆斯创(Darrell Armstrong)组合时,魔术队得分为正14分。 在下一场中,魔术队增加了阿姆斯创的上场时间。此着果然见效:阿姆斯创得了21分,哈德卫得了42分,魔术队以88比79获胜。魔术队在第四场让阿姆斯创进入先发阵容,再一次打败了热队。在第五场比赛中,这个靠数据挖掘支持的阵容没能拖住热队,但Advanced Scout毕竟帮助了魔术队赢得了打满5场,直到最后才决出胜负的机会。 Advanced Scout是一个数据分析工具,教练可以用便携式电脑在家里或在路上挖掘存储在NBA中心的服务器上的数据。每一场比赛的事件都被统计分类,按得分、助攻、失误等等。时间标记让教练非常容易地通过搜索NBA比赛的录像来理解统计发现的含义。例如:教练通过Advanced Scout发现本队的球员在与对方一个球星对抗时有犯规纪录,他可以在对方球星与这个队员“头碰头”的瞬间分解双方接触的动作,进而设计合理的防守策略。 Advanced Scout的开发人,因德帕尔.布罕德瑞,开发该应用时他正在IBM的ThomasJ.Watson研究中心当研究员,他演示了一个技术新手应该如何使用数据挖掘。布罕德瑞说:“教练们可以完全没有统计学的培训,但他们可以利用数据挖掘制定策略”。与此同时,另一个正式的体育联盟,国家曲棍球联盟,正在开发自己的数据挖掘应用NHL-ICE,联盟与IBM建立了一个技术型的合资公司,去年11月推出一个电子实时的比赛计分和统计系统。在原理上是一个与Advanced Scout相似的数据挖掘应用,可以让教练、广播员、新闻记者及球迷挖掘NHL的统计。当他们访问NHL的Web站点时,球迷能够使用该系统循环看联盟的比赛,同时广播员和新闻记者可以挖掘统计数据,找花边新闻为他们的实况评述添油加醋。 当然,所有系统都有其局限性。所以不要期望这样的数据挖掘可以帮助一支球队找到赢得足球世界杯的策略。 1 |
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