案例研究：板球分析，改变游戏规则！

你不是为观众而战，你是为国家而战。

—M S Dhoni, 印度国际板球运动员，前队长，效力于IPL的钦奈超级国王队

关于板球#

说印度人热爱板球简直是轻描淡写。这个运动在印度几乎随处可见，无论是在农村还是城市，都深受老少喜爱，它能像其他任何运动一样连接起印度的数十亿人。板球享有大量的媒体关注。这里蕴藏着巨大的金钱和名望。在过去的几年里，技术彻底改变了这项运动。观众们有各种各样的选择，如流媒体、锦标赛、负担得起的移动端直播观赛等等。

印度超级联赛 (IPL) 是一个职业Twenty20板球联赛，成立于2008年。它是世界上观看人数最多的板球赛事之一，2019年的估值高达$67亿。

板球是一项数字游戏——击球手得分、投球手赢得的门柱数、板球队赢得的比赛场次、击球手在特定类型投球攻击下做出某种反应的次数等等。通过强大的分析工具，如NumPy等数值计算软件提供的动力，挖掘板球数字以提高表现和研究商业机会、整体市场以及板球经济学，这是一件大事。板球分析提供了对比赛的有趣见解和关于比赛结果的预测智能。

如今，有丰富且几乎无限的板球比赛记录和统计数据可供参考，例如ESPN cricinfo和cricsheet。这些以及其他类似的板球数据库已被用于使用最新的机器学习和预测建模算法进行板球分析。媒体和娱乐平台以及与这项运动相关的职业体育组织利用技术和分析来确定提高比赛获胜几率的关键指标。

• 击球表现移动平均线，
• 得分预测，
• 深入了解球员对阵不同对手时的体能和表现，
• 球员对赢球和输球的贡献，以做出关于球队组成的战略决策。

关键数据分析目标#

• 体育数据分析不仅用于板球，也用于许多其他运动，以提高整体球队表现并最大化获胜几率。
• 实时数据分析有助于在比赛期间获得见解，从而改变球队的战术，并为相关企业带来经济利益和增长。
• 除了历史分析，预测模型被用于确定可能的比赛结果，这需要大量的数字计算、数据科学知识、可视化工具以及将新观察纳入分析的能力。

挑战#

• 数据清洗和预处理

  IPL已将板球从经典的测试赛形式扩展到更大的规模。每个赛季比赛的数量以及各种形式都在增加，数据、算法、新的体育数据分析技术和模拟模型也在增加。板球数据分析需要场地映射、球员追踪、球追踪、球员击球分析，以及投球方式、角度、旋转、速度和轨迹等相关方面的许多其他方面。所有这些因素共同增加了数据清洗和预处理的复杂性。

• 动态建模

  在板球和其他运动中一样，可能存在大量变量，涉及追踪场上球员的数量、他们的属性、球以及各种潜在动作的可能性。数据分析和建模的复杂性直接取决于分析中提出的预测性问题的类型，并高度依赖于数据表示和模型。当寻求动态板球比赛预测时，例如如果击球手以不同的角度或速度击球会发生什么，计算和数据比较方面的挑战会更大。

• 预测分析的复杂性

  板球中的许多决策都基于诸如“当球以特定类型投出时，击球手打出特定类型击球的频率有多高？”或“如果击球手以某种方式回应投球，投球手会如何改变他的线路和长度？”之类的问题。这种预测分析查询需要高度细粒度的数据集可用性，以及综合数据并创建高度准确的生成模型的能力。

NumPy在板球分析中的作用#

体育分析是一个蓬勃发展的领域。许多研究人员和公司除了使用最新的机器学习和人工智能技术外，还使用NumPy和其他PyData软件包，如Scikit-learn、SciPy、Matplotlib和Jupyter。NumPy已被用于各种板球相关的体育分析，例如：

• 统计分析： NumPy的数值能力有助于在各种球员和比赛战术的背景下估计观测数据或比赛事件的统计显著性，通过与生成模型或静态模型进行比较来估计比赛结果。利用因果分析和大数据方法进行战术分析。

• 数据可视化： 数据图表和可视化提供了对各种数据集之间关系的有用见解。

总结#

在职业比赛的进行方式，特别是战略决策的制定方面，体育分析是改变游戏规则的。直到最近，这些决策主要基于“直觉”或遵循过去的传统。NumPy为许多Python软件包奠定了坚实的基础，这些软件包提供了与数据分析、机器学习和人工智能算法相关的高级功能。这些软件包被广泛部署，以获得实时见解，有助于做出对比赛产生影响的决策，无论是在场上还是在推断和驱动板球比赛相关的业务方面。找出导致板球比赛结果的隐藏参数、模式和属性，有助于利益相关者注意到那些隐藏在数字和统计数据中的比赛见解。