體育大數據應用

1. 體育大數據B端與C端的單擺運動，最終會停在哪

隨著國家政策扶持、體育版權爆發以及「互聯網+體育」的提出，球迷已置身於信息過載的環境中。而體育大數據的應用已成為平台吸引新用戶、提高留存率的有力「武器」，並逐步將球迷帶入一個賽事信息更精準、觀賽體驗更佳的時代。
相比國外成熟的行業環境，國內體育大數據行業仍處於起步階段，很多數據服務商在數據積累、數據分析技術及維護服務等方面都缺乏可靠的專業性及穩定性。
目前國內存在一些數據供應商將從國外購買回來的版權賽事數據，未經任何翻譯或本土化處理，便直接交付客戶，導致企業客戶使用數據難度大，同時難以滿足國內球迷的胃口。
不管是B端還是C端，通過對客戶需求進行專業的分析，幫助企業客戶量身定製專屬數據解決方案才是核心價值。從這點來說，B端和C端是形成一個良性循環的完整閉環的。
SportsDT致力於「互聯網+體育」的資訊傳播與價值創造，具備強大的技術研發能力和豐富的體育運營經驗，為客戶定製切合需求的數據產品及完整可行的解決方案。自2016年由姚明團隊及海通團隊領投完成了A輪融資後，SportsDT擁有了更加雄厚的體育產業背景和體育資源實力。
目前主要業務集中在基於體育數據量化分析的數據服務及產品上，以即時數據服務、賽事分析服務、賽事指數服務、數據資訊服務等基礎模塊為核心，逐步提煉出動畫直播、熱足點資訊、/籃球情報等數據產品，穩固了SportsDT 在體育數據行業的獨特優勢。

2. 大數據在nba中的應用

大數據，正在給體育產業帶來巨大的變革。NBA已經走在了其他商業性運動聯盟的前面，領先的大數據分析讓偉大的運動傳奇更具商業價值。能否有效利用數據這項戰略資產，正逐漸將領導者和落伍者劃分開來。

「我很歡迎那些能起到作用的工具，尤其是因為我們現在生活在一個信息化的年代。」波什對「大數據」做出這番評價的時候，他所在的熱火隊正憧憬著三連冠的美夢。

詳解：大數據在NBA中的應用
盡管在決賽中被上賽季功虧一簣而與冠軍失之交臂的馬刺成功復仇，並最終導致勒布朗出走重回騎士進而改變東西部局勢，最終影響了整個聯盟的格局。但是，正如聖城球隊隨著年華老去在聯盟中愈煥發出新生機一般，這些年來，隨著「大數據」在聯盟運營和球隊的發展方面發揮出越來越突出的作用，大家也開始越來越重視這項技術和理念。

不止在 Google、Amazon 等互聯網公司的高談闊論里，不止在矽谷和各大高校的實驗室、論文里，在 NBA 的賽場上，在聯盟遍布全球的推廣運營過程中，「大數據」的身影正愈加頻繁，並扮演起愈加重要的角色。

數字游戲

在歷史，或許從來沒有一本書像《點球成金》(Moneyball)這樣對體育行業產生了如此重大的影響。在這本書之後，大家開始對體育運動賽事中的數字趨之若鶩並越來越重視。

一場 NBA 比賽共四節，常規時間計48分鍾。一隻 NBA 球隊一賽季要進行82場常規賽，主客場各41場，而後東西部的各前8名進入季後賽，在7戰賽制下，經過至少3輪12場比賽進入決賽。NBA 現在共有30隻球隊，一個完整的正式賽季約持續5個月，共有超過1200場比賽。

這些數字定義了 NBA 的一部分，還有更多的數據使得 NBA 之所以成為一項越來越受大眾歡迎的賽事。從某個角度而言，它的本質就是數字，很少有賽事像它一樣有如此繁復龐雜的數據——不僅是球迷、媒體看得到的得分、助攻、籃板、命中率等，還有專欄作家們津津樂道的 PER(The Player Efficiency Rating，球員效率值，將場上球員的各項表現通過演算法公式轉化為綜合的數值，現在已經成為衡量球員水平的重要指標之一)、Win Share 通過對球隊勝場和球員表現進行綜合考量得出的指數，反映了一個球員在球隊獲勝中的貢獻亦即他對球隊的重要性)等。

對球隊的教練而言，除了場上的表現之外，他們需要利用這些數據來了解球員的特點，幫助他們改進弱項發揮優勢，然後以此制定場上的戰術，並且根據球隊的人員構成變化來推動球隊風格變化來保持長久的競爭力。

這樣的案例在 NBA 中並不鮮見。

將泰克斯·溫特的「三角進攻」運用在公牛和湖人體系中並大獲成功的菲爾?傑克遜，充分解放迪瓦茨和韋伯在「普林斯頓體系」下大放光彩的國王隊，利用納什和斯塔德邁爾的配合掀起的7秒快攻跑轟的太陽隊，當然，還少不了根據 GDP 核心年齡增長和新成員加入而經歷從 Inside-Out 變陣 Pick & Pop 戰術的轉型陣痛卻最終修成正果的馬刺隊

球員的能力和球隊的配合轉化為球場上的數據，而這些數據恰恰又成為場下教練和管理團隊進行調整的重要依據，甚至可以說，數據不僅成為球員、球隊以及聯盟的導向，同時要成為它們的出發點。

「如果更好的分析師都不能創造出優勢的話，那麼，誰行呢?更好的數據!」莫雷在《哈佛商業評論》上為數據的重要性搖旗吶喊。

或許，全聯盟中沒有比火箭隊的莫雷更迷信數據的球隊經理了——盡管由於球隊成績始終無法突破，他的這份狂熱與執著在聯盟和球迷中都有著不小的爭議——但，無法否認的是，他的這套數據理論正被越來越多的球隊乃至聯盟接受採用。

NBA 同 ESPN 及 TNT 最近簽訂的9年價值240億美元的轉播合約讓我們認識到 NBA 已經成為一個在商業上空前成功的體育賽事，在這份成功背後，數據正發揮著越來越重要的作用。

3. 如何利用大數據建立高校體育管理系統

大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截娶管理

4. 體育場館如何通過大數據分析管理提高營運效率

當體育館的旺季來臨時，人們人滿為患，從買票到付押金、拿鑰匙、查票、計劃退票等，整個過程都需要排好隊，工作人員有時會很忙。

隨著物聯網技術的普及，現在你只需通過微信發出訂單就能買到票。當你到達博物館時，你可以使用QR代碼進入並刷門。沒有必要再找更多的工作人員和排隊。最繁瑣的接收和歸還手鐲的過程也是自助的：打開電子衣櫃，擁有自己的智能手鐲。帶手機和卡的入場不太方便，這個手鐲已經成為博物館唯一的通行證，無論是消費、卡片、更新等都可以用它完成，相當於所有的需求都可以通過它連接起來。而更先進的現場控制，可以直接掃描人臉進入現場，這就更方便了。

場館的翻新是通過系統連接場館內的所有智能設備，以進一步優化過程，幫助提高服務質量，最大限度地提高管理效率。無人看管的體育場館作為先進的體育場館形式，一方面要最大限度地控制人力和能源成本；另一方面，創新的服務可以吸引更多的客戶，物聯網系統的改造可以為場館開發更高的增值模式。

大數據推介智慧體育館及物聯體育館市場服務

物化不僅僅是提高顧客的體驗感，最重要的是通過大數據可以幫助提高場館的管理水平，達到准確、有針對性的營銷和服務的目的。體育整合和大數據應用的有機結合為體育場館的智能化運營再次升級創造了條件。

發言人說："目前，場地收集的資料可分為營運資料及會員資料。運行數據可以分析場館的人流、繁忙時間、收入效率等特點，從而有助於場館的規劃、價格促銷等。成員數據可以分析員工的個人和整體情況，包括顧客的體育偏好和消費能力。對於會員的數據，場館可以做一些有針對性的營銷和服務，如有針對性的卡片更新促銷或產品禮品；對於總體數據，場館可以規劃項目、業務和活動，這些項目、業務和活動更受客戶歡迎。物聯網收集的大數據應用程序，可以為場館的個性化營銷服務提供工具，使整個場館的營銷服務再一次到達高層建築。

5G時代能源聯盟智慧體育館的未來

隨著5G時代的臨近，它將為真正的"萬物互聯"創造有利條件，這將給智能體育帶來什麼機遇？

4G的誕生使體育場館和掌上運動智能化成為可能，5G的誕生將把智能體育提升到一個新的水平。因為據我們理解，5G最明顯的優勢是它能夠支持本地場景中海量數據的瞬間爆炸，這在4G時代是不可想像的。隨著5G時代的到來，大型賽事的直播和交互、通過智能穿戴收集大型健康數據以及通過攝像機面部識別對體育場館進行日常安全監控將得到真正的滿足。

在今天的技術條件下，有必要探索更多可能的體育場景，然後使用物理連接系統將它們連接起來；同時，5G技術也將為人工智慧鋪平道路，因為場景建成後，系統將產生大量數據，5G將幫助系統更快地分析數據，從中學習模式和規則，並帶來更科學的趨勢分析和決策建議。

業內人士普遍認為，目前的智能場館需要不斷磨練物聯網系統的完整性和適應性，需要進一步研究更可實現的交互和體驗場景，探索人工智慧在系統中的具體應用，為今後"一切事物高度互聯、人機深度集成"奠定良好的基礎。

5. 5g、大數據、智能化科技在大型賽事中的應用

摘要 日本將引入以人工智慧（AI）為代表的新科技，全球觀眾不僅能使用移動終端設備來觀看比賽，甚至還能實時了解比賽選手的心跳等信息。據日本《每日新聞》報道，由日本富士通開發的「計分支持系統」，於2019年7月便已通過試驗，目前已廣泛應用。「計分支持系統」利用「3D激光感測器」和AI技術，對運動員的動作進行全方位分析，該系統通過捕捉分布在運動員手、肘、腳等部位的18處感應點所反射的信息，來確認肢體或關節的動作、位置、幅度等，以判斷運動員的動作是否合規。而這些360度全方位捕捉到的信息，也將第一時間傳到播放設備中，減少人為誤差的存在。

6. 大數據時代下，體育企業如何藉助大數據打造優質產品

大數來據與雲計算就像一個硬幣的正反源兩面，勢必會影響到社會生活的方方面面，改變我們現有的規則和秩序。

比如在足球上的應用：

北京體育大學運動康復系博士、副教授魏宏文介紹，大數據技術在歐洲的足球強國里運用極為廣泛、細致、全面。將一套特殊的設備系在球員球衣、球鞋、護腿板里，設備能夠實時地採集運動員在場上奔跑時每一秒的速度、加速度以及沖刺速度等數據，數據能真實反應運動員在比賽中的實際情況。將數據實時反饋給教練員，教練員通過大數據的分析，可以評判訓練課程的強度和量是否能夠滿足比賽的要求，還可以根據數據呈現的特徵，更科學地安排訓練課，包括訓練手段、訓練方法篩選等。

大數據和足球的關系，人們理解的或者接觸最多的就是對比賽結果的預測。其實，如同加米穀大數據培訓中心所說，在足球賽場上的大數據分析，已經被運用在了戰術布局、球員訓練等各個領域。

7. 大數據有哪些應用

大數據的應用如下：

1、了解和定位客戶

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。